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　　快速設計爬蟲(chóng)，有點(diǎn)像的原理是怎樣的？（上）
　　互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)大網(wǎng)絡(luò )，采集data的小程序可以形象地稱(chēng)為爬蟲(chóng)或蜘蛛。
　　爬蟲(chóng)的原理很簡(jiǎn)單。當我們訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，我們會(huì )點(diǎn)擊翻頁(yè)按鈕和超鏈接，瀏覽器會(huì )幫我們請求所有的資源和圖片。所以，你可以設計一個(gè)可以在瀏覽器上模擬人為操作的程序，讓網(wǎng)站誤認為爬蟲(chóng)是普通訪(fǎng)問(wèn)者，它會(huì )乖乖的發(fā)回需要的數據。
　　爬蟲(chóng)有兩種，一種是搜索引擎爬蟲(chóng)，像百度一樣什么都抓（黑色）。另一個(gè)是開(kāi)發(fā)，只精準抓取需要的內容：比如我只需要二手房信息，不想旁邊有廣告和新聞。
　　爬蟲(chóng)這個(gè)名字不好聽(tīng)，所以我給這個(gè)軟件取名Hawk，指的是“鷹”，可以準確快速的捕捉獵物?；静恍枰幊?，通過(guò)圖形化拖拽操作可以快速設計爬蟲(chóng)，有點(diǎn)像Photoshop。 20分鐘就可以為大眾點(diǎn)評寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)（簡(jiǎn)化版只需要3分鐘），然后就讓它跑起來(lái)。
　　以下是使用Hawk拍攝二手房的視頻。建議在wifi環(huán)境下觀(guān)看：
　　自動(dòng)將網(wǎng)頁(yè)導出到 Excel
　　那么，如果一個(gè)頁(yè)面這么大，爬蟲(chóng)怎么知道我想要什么？
　　
　　當然，人們很容易看到上圖中的紅框是二手房信息，但機器并不知道。
　　網(wǎng)頁(yè)是一棵結構化的樹(shù)，重要信息所在的節點(diǎn)往往是繁茂的。打個(gè)不恰當的類(lèi)比，當一族子孫形成樹(shù)狀家譜時(shí)，誰(shuí)最強？當然是：
　　大家都會(huì )覺(jué)得這個(gè)家族太強大了！
　　當我們對整個(gè)樹(shù)結構進(jìn)行評分時(shí)，自然可以找到最強大的節點(diǎn)，這就是我們想要的表。找到最好的爹地后，兒子雖然長(cháng)得都差不多：高大帥氣，兩條胳膊兩條腿，這些都是共同的特征，沒(méi)有多少資料。我們關(guān)心的是特征。大兒子錐子的臉和其他人不一樣，那張臉是重要的信息；三兒子最有錢(qián)——錢(qián)也是我們關(guān)心的。因此，通過(guò)比較兒子的不同屬性，我們可以知道哪些信息是重要的。
　　回到網(wǎng)頁(yè)采集這個(gè)例子，通過(guò)一組有趣的算法，給出一個(gè)網(wǎng)頁(yè)地址，軟件會(huì )自動(dòng)轉換成Excel！ （不明白，你不明白嗎？正常情況下，不要在意這個(gè)。細節?。?br /> 　　◆◆ ◆
　　破解翻頁(yè)限制
　　獲取一頁(yè)的數據是不夠的，我們要獲取所有頁(yè)面的數據！很簡(jiǎn)單，讓程序依次請求第1頁(yè)和第2頁(yè)……數據采集
　　有那么簡(jiǎn)單嗎？ 網(wǎng)站你怎么能讓你的寶貴數據這么容易被拿走？所以只能翻到第50頁(yè)或第100頁(yè)。Chain Home是這樣的：
　　
　　這也不打擾我們。每頁(yè)有30條數據，100頁(yè)最多可顯示3000條數據。北京16個(gè)區縣有2萬(wàn)個(gè)社區，但每個(gè)區的社區數量不到3000個(gè)。我們可以分別獲取每個(gè)區的社區列表。每個(gè)社區最多有300多套二手房在售，可以買(mǎi)到鏈家所有的二手房。
　　然后我們啟動(dòng)抓取器，Hawk會(huì )為每個(gè)子線(xiàn)程分配任務(wù)（可以理解為機器人）：幫我抓取這個(gè)社區所有的二手房！然后你會(huì )看到一個(gè)壯觀(guān)的場(chǎng)景：一群小機器人協(xié)同工作，從網(wǎng)站搬運數據，有沒(méi)有超級牛迅雷？同時(shí)執行 100 個(gè)任務(wù)！ ！我從廁所回來(lái)的時(shí)候會(huì )抓住它！ ！ ！
　　
　　◆◆ ◆
　　清理：識別和轉換內容
　　得到的數據如下：
　　
　　但是正如您將看到的，其中有一些奇怪的字符應該刪除。 xx 平方米應該是所有提取的數字。還有售價(jià)，有的213萬(wàn)元，有的373萬(wàn)元，這些都很難對付。
　　但是，沒(méi)關(guān)系！ Hawk 可以自動(dòng)識別所有數據：
　　哈哈，那你就可以用這些數據輕松分析了，純凈無(wú)污染！
　　◆◆ ◆
　　網(wǎng)站需要登錄才能破解
　　當然，這里的意思不是破解用戶(hù)名和密碼，還不夠強。部分網(wǎng)站數據需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)。這不會(huì )打擾我們。
　　當你打開(kāi)Hawk內置的嗅探功能時(shí)，Hawk就像一個(gè)記錄器，會(huì )記錄你對目標網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)。之后，它會(huì )重新播放以實(shí)現自動(dòng)登錄。
　　您是否擔心 Hawk 會(huì )保存您的用戶(hù)名和密碼？如何自動(dòng)登錄而不保存？但是 Hawk 是開(kāi)源的，所有代碼都經(jīng)過(guò)審查并且是安全的。您的私人信息只會(huì )保存在您自己的硬盤(pán)中。
　　
　?。ㄎ覀兪沁@樣自動(dòng)登錄到大眾點(diǎn)評的）
　　◆◆ ◆
　　我也可以采集數據嗎
　　理論上是的。但路高一尺，魔鬼高一尺。不同的網(wǎng)站千萬(wàn)不同，對抗爬蟲(chóng)的技巧有很多種。而且這些錯誤對細節非常敏感。只要你犯了一個(gè)錯誤，接下來(lái)的步驟可能不會(huì )繼續。
　　我該怎么辦？沙漠先生保存并分享了之前的操作，只需加載這些文件即可快速獲取數據。
　　如果你有其他網(wǎng)站采集需求，可以找你身邊的程序員和同學(xué)，請他們幫忙采集數據，或者讓他們試試Hawk，看看誰(shuí)的效率更高。
　　如果你是文科生，我建議你看看東野圭吾和村上春樹(shù)。直接使用這么復雜的軟件會(huì )讓人抓狂的。那么我應該打電話(huà)給誰(shuí)來(lái)幫助捕獲數據？呵呵呵……
　　◆◆ ◆
　　從哪里可以獲得軟件和教程？
　　Hawk：用 C#/WPF 編寫(xiě)的高級爬蟲(chóng)和 ETL 工具軟件介紹
　　HAWK 是一個(gè)數據采集 和清理工具。它是根據 GPL 協(xié)議開(kāi)源的?？梢造`活有效地采集來(lái)自網(wǎng)頁(yè)、數據庫、文件，通過(guò)可視化拖拽快速生成、過(guò)濾、轉換。等等。其功能最適合的領(lǐng)域是爬蟲(chóng)和數據清洗。
　　Hawk 的意思是“鷹”，可以有效準確地殺死獵物。
　　HAWK采用C#編寫(xiě)，前端界面采用WPF開(kāi)發(fā)，支持插件擴展。通過(guò)圖形化操作，快速建立解決方案。
　　GitHub 地址：
　　Python 等效實(shí)現是 etlpy：
　　作者專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的項目文件已在GitHub上發(fā)布：
　　使用時(shí)點(diǎn)擊文件加載項目即可加載。
　　如果不想編譯，可執行文件在：
　　密碼：4iy0
　　編譯路徑為：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
　　國內一站式數據智能分析平臺ETHINK提供本文 查看全部

　　多線(xiàn)程、高性能采集器爬蟲(chóng).net版源碼，可采ajax頁(yè)面
　　多線(xiàn)程、高性能采集器版源碼，可用于ajax頁(yè)面
　　1、數據采集Basic functions1）支持多任務(wù)、多線(xiàn)程數據采集，并支持一個(gè)采集task、多個(gè)多線(xiàn)程、高性能采集器攀蟲(chóng)。 net版源碼，可用 使用ajax頁(yè)面實(shí)例運行，即將采集task規則與采集task操作分離，方便采集tasks的配置和跟蹤管理； 2）支持GET和POST請求方式，支持cookies，可以滿(mǎn)足嚴重身份采集的需求，cookie可以提前存儲或實(shí)時(shí)獲??； 3）支持用戶(hù)自定義HTTP Header，通過(guò)該功能用戶(hù)可以完全模擬瀏覽器請求操作，可以滿(mǎn)足所有網(wǎng)頁(yè)請求需求。此功能在網(wǎng)絡(luò )上發(fā)布數據時(shí)特別有用； 4）采集 URL 支持數字、字母、日期、自定義詞典、外部數據等多種參數，大大簡(jiǎn)化了采集 URL 的配置，達到批量采集的目的； 5）采集 URL 支持導航操作（即自動(dòng)從入口頁(yè)面跳轉到需要采集數據的頁(yè)面），導航規則支持復雜規則，導航層級不限，多層次URL導航可以；6）支持采集網(wǎng)站自動(dòng)翻頁(yè)，導航層自動(dòng)翻頁(yè)，定義翻頁(yè)規則后，系統會(huì )自動(dòng)為數據采集翻頁(yè)，也可以使用該功能用于用戶(hù)頁(yè)面文章的自動(dòng)合并操作； 7）網(wǎng)絡(luò )民工支持級聯(lián)采集，即在導航的基礎上，可以自動(dòng)下載采集不同層次的數據，自動(dòng)合并。這個(gè)函數也可以叫分頁(yè)采集； 8）網(wǎng)絡(luò )礦工支持翻頁(yè)數據合并，可以合并多頁(yè)數據，典型應用是同一篇文章文章多頁(yè)展示，系統翻頁(yè)采集合并成一個(gè)數據輸出； 9）數據采集support 文件下載操作，可以下載文件、圖片、flash等內容； 10）可以進(jìn)行ajax技術(shù)形成網(wǎng)頁(yè)數據采集； 11）采集規則支持特殊符號的定義，如十六進(jìn)制0x01非法字符； 12）采集規則支持限定符操作，可以準確匹配需要獲取的數據； 13）采集 URL支持：UTF-8、GB2312、Base64、Big5等編碼，同時(shí)可以自動(dòng)識別&等符號；網(wǎng)頁(yè)編碼支持：UTF-8、GB2312、Big5等編碼； 14）無(wú)論采集 URL還是采集規則都支持限定范圍和自定義常規規則； 2、數據采集高級功能1）支持采集延時(shí)操作，可以控制系統采集頻率，減少對目標網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)壓力； 2）breakpoint 恢復挖礦模式，實(shí)時(shí)數據存儲保護 user采集投注意：此模式僅限于非大數據量的采集； 3）支持大數據量采集，即實(shí)時(shí)采集實(shí)時(shí)存儲，不會(huì )對系統性能產(chǎn)生任何影響； 4）提供強大的數據處理操作，可配置多條規則同時(shí)處理采集到的數據： a) 支持字符串截取、替換、追加等操作； b) 支持采集數據輸出控制，輸出收錄指定條件，刪除指定條件； c) 支持正則表達式替換； b) 支持U碼轉漢字； 5）可以自動(dòng)輸出采集到的頁(yè)面地址和采集時(shí)間，提供采集日志； 6）采集的數據可以自動(dòng)保存為文本文件、excel文件，也可以自動(dòng)存入數據庫。數據庫支持Access、MSSqlServer、MySql，還可以在數據存儲過(guò)程中自動(dòng)去除重復行，避免數據重復； 7）可以自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站，通過(guò)配置publish網(wǎng)站參數可以在線(xiàn)發(fā)布數據（發(fā)布配置同采集配置，cookies，HTTP headers等可以定義）； 8）數據采集支持觸發(fā)瀏覽器操作； 9）提供采集規則分析器，協(xié)助用戶(hù)配置采集規則，分析錯誤內容； 10）提供迷你瀏覽器，可以自動(dòng)抓取網(wǎng)站cookie； 11）support采集日志，并提供容錯處理； 3、trigger 觸發(fā)器是一種自動(dòng)化的操作方式，即當滿(mǎn)足一定條件時(shí)，系統會(huì )自動(dòng)執行一個(gè)操作，用戶(hù)可以使用觸發(fā)器來(lái)實(shí)現采集tasks 程序的持續執行，調用外部程序、存儲過(guò)程的調用等
　　1）觸發(fā)器支持兩種觸發(fā)方式：采集數據完成觸發(fā)器和釋放數據完成觸發(fā)器； 2）觸發(fā)器操作支持：執行網(wǎng)絡(luò )礦工采集任務(wù)，執行外部程序，執行存儲過(guò)程； 4、Task 執行計劃計時(shí)計劃是自動(dòng)化采集 數據的一種手段。用戶(hù)可根據需要自動(dòng)控制數據采集的時(shí)間和頻率； 1）可以按周、日和自定義時(shí)間采集Task自動(dòng)執行，并且可以控制采集task計劃的過(guò)期時(shí)間； 2）可以自動(dòng)執行任務(wù)：網(wǎng)絡(luò )礦工采集任務(wù)、外部執行程序和存儲過(guò)程； 5、網(wǎng)絡(luò )天氣網(wǎng)絡(luò )雷達是一個(gè)非常重要的好用功能，網(wǎng)絡(luò )雷達主要是根據用戶(hù)預定的規則實(shí)現對互聯(lián)網(wǎng)數據的監控，并根據預定的規則提供預警。此功能可用于監控熱門(mén)在線(xiàn)帖子、感興趣的關(guān)鍵詞、商品價(jià)格變化，并在數據上實(shí)現采集。 1）monitoring source 目前只支持網(wǎng)絡(luò )礦工
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　　java抓取網(wǎng)頁(yè)數據源碼-neocrawler:NodejsCrawler、webuiconfig、pro
　　抓取網(wǎng)頁(yè)數據的Java源碼-neocrawler:NodejsCrawler，包括schedule、spider、webuiconfig、pro
　　java爬取網(wǎng)頁(yè)數據源碼一、概述NEOCrawler（中文名：?？ǎ┦且粋€(gè)由nodejs、redis、phantomjs實(shí)現的爬蟲(chóng)系統。代碼完全開(kāi)源，適用于數據采集和垂直領(lǐng)域爬蟲(chóng)的二次開(kāi)發(fā)。 【主要特點(diǎn)】采用nodejs實(shí)現，javascipt簡(jiǎn)單高效，易學(xué)易用，為爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)和爬蟲(chóng)用戶(hù)二次開(kāi)發(fā)節省了大量時(shí)間； nodejs 使用 GoogleV8 作為運行引擎，性能令人印象深刻；因為 nodejs 語(yǔ)言本身是非阻塞的，異步運行爬蟲(chóng)等對 IO 密集型 CPU 需求不敏感的系統的性能非常好。與其他語(yǔ)言版本相比，開(kāi)發(fā)量小于C/C++/JAVA，性能高于JAVA的多線(xiàn)程實(shí)現和Python的異步和攜程的實(shí)現方式。調度中心負責網(wǎng)站調度，爬蟲(chóng)進(jìn)程分布式運行。即中央調度器統一決定在單個(gè)時(shí)間片內抓取哪些URL，協(xié)調各個(gè)爬蟲(chóng)的工作。爬蟲(chóng)的單點(diǎn)故障不會(huì )影響整個(gè)系統。爬蟲(chóng)時(shí)，爬蟲(chóng)會(huì )分析結構化的網(wǎng)頁(yè)，提取需要的數據字段。存儲時(shí)不僅有網(wǎng)頁(yè)的源代碼，還有各個(gè)字段的結構化數據，不僅使數據在網(wǎng)頁(yè)被抓取后立即可用，而且方便在進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)時(shí)實(shí)現準確的內容重新排列圖書(shū)館。集成phantomjs。 phantomjs 是一個(gè)沒(méi)有圖形界面環(huán)境的網(wǎng)頁(yè)瀏覽器實(shí)現，
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　　網(wǎng)頁(yè)數據采集神器，可以更好的幫助用戶(hù)使用該軟件，好用嗎
　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)數據采集神器。體積小，不占電腦資源空間，運行穩定流暢，采集超快，支持各種網(wǎng)站類(lèi)型和三A高速引擎，操作簡(jiǎn)單，輕松實(shí)現采集一鍵式，還有豐富的數據導出方式。
　　
　　優(yōu)采云采集器簡(jiǎn)介
　　該軟件主要用于快捷方便的采集頁(yè)面信息，用戶(hù)選擇自己需要的文件類(lèi)型和格式，然后軟件自動(dòng)分析當前網(wǎng)頁(yè)的結構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)篩選，并根據用戶(hù)需求準確提取。選擇所需的文件和短信。用戶(hù)在使用本軟件時(shí)無(wú)需編輯程序。只要選擇你需要的文件類(lèi)型和關(guān)鍵詞，軟件就能自動(dòng)生成先進(jìn)的采集機制，幫助你準確捕捉你想要的內容。并且簡(jiǎn)單的頁(yè)面采集創(chuàng )建功能可以更好的幫助用戶(hù)使用軟件，
　　優(yōu)采云采集器好用嗎
　　1、零門(mén)機：不懂網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，會(huì )上網(wǎng)，優(yōu)采云采集器會(huì )采集網(wǎng)站數據；
　　2、多引擎，高速穩定：內置高速瀏覽器引擎，還可以切換到HTTP引擎模式運行，采集數據更高效。還內置了JSON引擎，無(wú)需分析JSON數據結構，直觀(guān)選擇JSON內容；
　　3、適用于各種網(wǎng)站：網(wǎng)站可以采集互聯(lián)網(wǎng)99%，包括單頁(yè)應用Ajax加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站。
　　優(yōu)采云采集器功能
　　1、優(yōu)采云采集器操作簡(jiǎn)單，鼠標點(diǎn)擊即可輕松選擇要抓拍的內容；
　　2、支持三種高速引擎：瀏覽器引擎、HTTP引擎和JSON引擎。加上原有的內存優(yōu)化，瀏覽器采集也可以高速運行，甚至可以快速轉換為HTTP運行。享受更多 High 采集speed;
　　3、 抓取JSON數據時(shí)，也可以使用瀏覽器可視化的方式，通過(guò)鼠標選擇想要抓取的內容。完全不需要分析JSON數據結構，方便非網(wǎng)頁(yè)專(zhuān)業(yè)設計師抓取所需數據；
　　4、不需要分析網(wǎng)頁(yè)請求和源碼，但支持更多的網(wǎng)頁(yè)采集；
　　5、高級智能算法，一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕；
　　6、支持豐富的數據導出方式，可以導出為txt文件、html文件、csv文件、excel文件；
　　7、也可以導出到已有的數據庫，如sqlite數據庫、access數據庫、sqlserver數據庫、mysql數據庫，通過(guò)向導簡(jiǎn)單地映射字段，即可輕松導出到目標網(wǎng)站數據庫。
　　優(yōu)采云采集器Highlights
　　1、Visualization Wizard：所有采集元素都會(huì )自動(dòng)生成采集數據；
　　2、定時(shí)任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，全自動(dòng)運行；
　　3、多引擎支持：支持多個(gè)采集引擎，內置高速瀏覽器內核、HTTP引擎和JSON引擎；
　　4、Smart Recognition：可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表、采集字段和分頁(yè)等；
　　5、攔截請求：自定義攔截域名，方便過(guò)濾異地廣告，提高采集速度；
　　6、各種數據導出：可導出為T(mén)xt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等
　　優(yōu)采云采集器安裝
　　優(yōu)采云采集器是apk軟件，電腦版需要在手機模擬器上打開(kāi)。
　　第一步，下載安裝安卓模擬器，有詳細的安裝說(shuō)明。
　　模擬器下載地址：
　　注意事項：
　　1、win系統下載安裝模擬器，右鍵打開(kāi)選擇“BlueStacksapkhandler”。
　　2、winxp 系統必須安裝兩個(gè)組件，MicrosoftWindowsInstaller4.5 和 NETFramework2.0SP2。
　　3、 安裝組件時(shí)，如果電腦安裝了360、金山詞霸、qq管家等軟件，會(huì )彈出很多警告，請加信任或放手。
　　第二步，安裝安卓模擬器后，將安卓版.apk文件下載到桌面，選擇文件，用模擬器運行軟件。
　　第三步，請稍等片刻，軟件加載完畢。
　　第四步，OK，軟件加載完畢，可以在電腦上運行軟件了~
　　
　　優(yōu)采云采集器update
　　1、 添加網(wǎng)頁(yè)加載延遲選項；
　　2、優(yōu)化規則編輯器線(xiàn)程和網(wǎng)頁(yè)加載判斷問(wèn)題；
　　3、修復一些規則和運行錯誤最小化的問(wèn)題；
　　4、改進(jìn)的軟件編譯和加密方法；
　　5、 其他一些細節改進(jìn)。
　　優(yōu)采云采集器review
　　無(wú)需分析網(wǎng)頁(yè)請求和源碼，但支持更多網(wǎng)頁(yè)采集。 查看全部

　　VG瀏覽器如何創(chuàng )建自動(dòng)采集類(lèi)別腳本?(一)
　　vgame 瀏覽器是一個(gè)可以編輯可視化腳本的網(wǎng)絡(luò )瀏覽器。瀏覽器可以創(chuàng )建自動(dòng)采集、自動(dòng)識別驗證碼、自動(dòng)注冊采集相關(guān)網(wǎng)頁(yè)內容等多種腳本，多用于營(yíng)銷(xiāo)項目，有需要的朋友不要錯過(guò)，歡迎下載并使用！
　　軟件功能
　　1、可視化操作
　　操作簡(jiǎn)單，圖表完全可視化。無(wú)需專(zhuān)業(yè) IT 人員即可塑造運營(yíng)。
　　2、自定義流程
　　采集就像是功能自由組合的積木。
　　3、自動(dòng)編碼
　　程序注重采集效率，頁(yè)面解析速度非?？?。
　　4、Generate EXE
　　自動(dòng)登錄，自動(dòng)識別驗證碼，是萬(wàn)能瀏覽器。
　　如何使用
　　如何在 VG 瀏覽器中下載文件？
　　可以在變量中獲取文件地址來(lái)下載文件。變量只能保存文件的完整地址（需要檢查變量?jì)热菔菆D片地址），也可以保存收錄img標簽的html代碼。
　　如何在 VG 瀏覽器中新建腳本？
　　在腳本編輯器中的任意組上單擊鼠標右鍵，然后選擇新建腳本。如果沒(méi)有組，請在左側空白處點(diǎn)擊鼠標右鍵新建組。
　　填寫(xiě)下面腳本的基本信息
　　1.腳本名稱(chēng)：自定義腳本名稱(chēng)
　　2.選擇一個(gè)組，即把腳本放到哪個(gè)組。如果沒(méi)有合適的組，可以點(diǎn)擊右邊的“新建組”創(chuàng )建一個(gè)
　　3.選擇瀏覽器內核。 Firefox 是 Firefox 瀏覽器的內核。如果需要在腳本中使用瀏覽器模擬，則需要選擇該選項。如果選擇“不使用瀏覽器”，則不會(huì )使用腳本 一些瀏覽器相關(guān)的腳本功能的優(yōu)點(diǎn)是運行腳本時(shí)不需要加載瀏覽器，不需要對瀏覽器進(jìn)行打包生成EXE程序時(shí)，運行效率高，體積更小。建議在制作http請求腳本時(shí)選擇。
　　4.腳本密碼：設置密碼后，其他人無(wú)法隨意修改或查看腳本內容。
　　5.Remarks：腳本備注信息
　　填寫(xiě)腳本基本信息后，點(diǎn)擊下一步
　　在流程設計器中右鍵單擊以創(chuàng )建所需的腳本
　　在腳本設計過(guò)程中，您可以隨時(shí)右鍵單擊創(chuàng )建的步驟進(jìn)行測試和運行，或右鍵單擊腳本名稱(chēng)運行腳本。完成后點(diǎn)擊下一步，根據需要配置其他運行參數。腳本創(chuàng )建現已完成。
　　更新說(shuō)明
　　1. 修復了一些已知的錯誤
　　2.優(yōu)化用戶(hù)界面
　　詳細信息 查看全部

　　中國現已有網(wǎng)民4.85億各類(lèi)站點(diǎn)域名130余萬(wàn)個(gè)爆炸
　　專(zhuān)利名稱(chēng)：一種能夠自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息的系統和方法采集
　　技術(shù)領(lǐng)域：
　　本發(fā)明涉及網(wǎng)頁(yè)動(dòng)態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體屬于一種自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息的系統及方法。
　　背景技術(shù)：
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站出現，形式層出不窮，包括新聞、博客、論壇、SNS、微博等。據CNNIC今年最新統計，現在中國有4.850億網(wǎng)民，各個(gè)網(wǎng)站的域名超過(guò)130萬(wàn)個(gè)。在互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸式增長(cháng)的今天，搜索引擎已經(jīng)成為人們查找互聯(lián)網(wǎng)信息的最重要工具。搜索引擎主要是自動(dòng)抓取網(wǎng)站信息，進(jìn)行預處理，分詞后建立索引。輸入搜索詞后，搜索引擎可以自動(dòng)為用戶(hù)找到最相關(guān)的結果。經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，搜索引擎技術(shù)已經(jīng)比較成熟，并且因為可以采用成功的商業(yè)模式，吸引了眾多互聯(lián)網(wǎng)廠(chǎng)商的進(jìn)入。比較有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直領(lǐng)域（如旅游、機票、比價(jià)等）還有搜索引擎，已經(jīng)有千余家廠(chǎng)商進(jìn)入。搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕獲，這是搜索引擎的數據準備過(guò)程。具體流程如圖1所示。URL DB存儲了所有要爬取的URL。 URL調度模塊從URL DB中選出最重要的URL，放入URL下載隊列。頁(yè)面下載模塊下載隊列中的 URL。下載完成后，模塊被解壓。提取下載的頁(yè)面代碼的文本和URL，將提取的文本發(fā)送到索引模塊進(jìn)行分詞索引，并將URL放入URL DB。信息采集進(jìn)程就是把別人的網(wǎng)站信息放入自己數據庫的過(guò)程，會(huì )遇到一些問(wèn)題。
　　1、互聯(lián)網(wǎng)信息每時(shí)每刻都在不斷增加，因此信息抓取是一個(gè)7*24小時(shí)不間斷的過(guò)程。頻繁的爬取會(huì )給目標網(wǎng)站帶來(lái)巨大的訪(fǎng)問(wèn)壓力，形成DDOS拒絕服務(wù)攻擊，導致無(wú)法為普通用戶(hù)提供訪(fǎng)問(wèn)。這在中小型網(wǎng)站 中尤為明顯。這些網(wǎng)站硬件資源比較差，技術(shù)力量不強，網(wǎng)上90%以上都是網(wǎng)站這種類(lèi)型的。例如：某知名搜索引擎因頻繁爬取網(wǎng)站而呼吁用戶(hù)投訴。 2、某些網(wǎng)站 的信息具有隱私或版權。許多網(wǎng)頁(yè)收錄后端數據庫、用戶(hù)隱私和密碼等信息。 網(wǎng)站主辦方不希望將這些信息公開(kāi)或免費使用。大眾點(diǎn)評曾對愛(ài)幫網(wǎng)提起訴訟，稱(chēng)其在網(wǎng)站上抓取評論，然后在網(wǎng)站上發(fā)布。目前搜索引擎網(wǎng)頁(yè)針對采集采用的主流方式是robots協(xié)議協(xié)議。 網(wǎng)站使用robots,txt協(xié)議來(lái)控制其內容是否愿意被搜索引擎收錄搜索，以及允許收錄哪些搜索引擎搜索，并為收錄指定自己的內容和禁止收錄。同時(shí)，搜索引擎會(huì )根據每個(gè)網(wǎng)站Robots 協(xié)議賦予的權限，有意識地進(jìn)行抓取。該方法假設搜索引擎抓取過(guò)程如下：下載網(wǎng)站robots文件-根據robots協(xié)議解析文件-獲取要下載的網(wǎng)址-確定該網(wǎng)址的訪(fǎng)問(wèn)權限-確定是否根據到判定的結果。 Robots協(xié)議是君子協(xié)議，沒(méi)有任何限制，抓取主動(dòng)權還是完全由搜索引擎控制，完全可以不遵循協(xié)議強行抓取。
　　比如2012年8月，國內某知名搜索引擎不按照協(xié)議抓取百度網(wǎng)站內容，被百度指控。另一種反采集方法主要是利用動(dòng)態(tài)技術(shù)構建禁止爬取的網(wǎng)頁(yè)。該方法利用客戶(hù)端腳本語(yǔ)言（如JS、VBScript、AJAX）動(dòng)態(tài)生成網(wǎng)頁(yè)顯示信息，從而實(shí)現信息隱藏，使常規搜索引擎難以獲取URL和正文內容。動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)構建技術(shù)只是增加了網(wǎng)頁(yè)解析提取的難度，并不能從根本上禁止采集和網(wǎng)頁(yè)信息的解析。目前，一些高級搜索引擎可以模擬瀏覽器來(lái)實(shí)現所有的腳本代碼解析。獲取所有信息的網(wǎng)絡(luò )URL，從而獲取服務(wù)器中存儲的動(dòng)態(tài)信息。目前有成熟的網(wǎng)頁(yè)動(dòng)態(tài)分析技術(shù)，主要是解析網(wǎng)頁(yè)中所有的腳本代碼段，然后獲取網(wǎng)頁(yè)的所有動(dòng)態(tài)信息（包括有用信息和垃圾信息）。實(shí)際實(shí)現過(guò)程是以開(kāi)源腳本代碼分析引擎（如Rhino、V8等）為核心搭建網(wǎng)頁(yè)腳本分析環(huán)境，然后從網(wǎng)頁(yè)中提取腳本代碼段，并放入提取的代碼段放入網(wǎng)頁(yè)腳本分析環(huán)境中執行分析返回動(dòng)態(tài)信息。解析過(guò)程如圖2所示。因此，采用動(dòng)態(tài)技術(shù)構建動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的方法只是增加了網(wǎng)頁(yè)采集和解析的難度，并沒(méi)有從根本上消除采集搜索引擎。
　　發(fā)明內容
　　本發(fā)明的目的在于提供一種能夠自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息采集的系統和方法，克服現有技術(shù)的不足。系統通過(guò)分析網(wǎng)站的歷史網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為，建立自動(dòng)化的采集。 @Classifier，識別機器人自動(dòng)采集，通過(guò)機器人自動(dòng)采集識別實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息采集的系統及方法，包括anti采集分類(lèi)器構建模塊、自動(dòng)采集識別模塊和anti采集在線(xiàn)處理模塊，以及anti采集在線(xiàn)處理模塊。采集分類(lèi)器構建模塊主要用于通過(guò)計算機程序學(xué)習和區分自動(dòng)采集歷史網(wǎng)頁(yè)信息和正常網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為。該模塊提供了自動(dòng)采集識別的訓練模型。自動(dòng)采集識別模塊，該模塊通過(guò)加載自動(dòng)分類(lèi)器自動(dòng)識別搜索引擎程序的自動(dòng)采集行為，并將識別出的采集程序所在的IP段加入黑名單，黑名單是用于后續在線(xiàn)攔截自動(dòng)采集行為。反采集在線(xiàn)處理模塊主要用于對來(lái)訪(fǎng)用戶(hù)進(jìn)行自動(dòng)在線(xiàn)判斷和處理。如果訪(fǎng)問(wèn)者的IP已經(jīng)在該IP段的黑名單中，則該IP被拒絕訪(fǎng)問(wèn)；否則，將訪(fǎng)問(wèn)請求轉發(fā)給Web服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步處理。反采集分類(lèi)器構建模塊的實(shí)現方法具體包括以下步驟：（5)日志分析子模塊通過(guò)自動(dòng)分析站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)日志，獲取用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為信息，包括用戶(hù)對網(wǎng)站IP的訪(fǎng)問(wèn)，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間，訪(fǎng)問(wèn)URL，源URL；樣本選擇子模塊根據連續時(shí)間段內同一IP段內訪(fǎng)問(wèn)頻率最高的數據記錄，選擇步驟I中解析的數據記錄作為候選數據樣本采集；訪(fǎng)問(wèn)統計子模塊對選取的樣本數據進(jìn)行統計，計算出同一IP段的平均頁(yè)面停留時(shí)間，訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面總數，是否為采集網(wǎng)頁(yè)附件信息，網(wǎng)頁(yè)采集頻率；（6)以IP段為主要關(guān)鍵字，將上述信息保存在樣本庫中，并將其標記為未標記；（7)標記步驟（I）中未標記的樣本，如果確定樣本庫le是自動(dòng)采集，會(huì )被標記為I；如果用戶(hù)瀏覽器正常訪(fǎng)問(wèn)，則標記為0，所有標記的樣本都會(huì )更新到數據庫中； （8)計算機程序會(huì )自動(dòng)從樣本庫中學(xué)習，生成分類(lèi)模型，用于后期自動(dòng)采集識別。
　　自動(dòng)采集識別模塊的實(shí)現方法包括以下步驟：（5)identification程序初始化階段，完成分類(lèi)器模型的加載，模型可以判斷自動(dòng)采集行為；（6)日志分析程序解析最新的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)日志，并將解析出的數據發(fā)送給訪(fǎng)問(wèn)統計模塊；（7)訪(fǎng)問(wèn)統計模塊計算同一IP段的平均頁(yè)面停留時(shí)間，是否為采集web附件信息，網(wǎng)頁(yè)采集frequency；（8)classifier根據分類(lèi)模型判斷IP段的訪(fǎng)問(wèn)行為，將判斷為程序自動(dòng)采集行為的IP段加入黑名單；表示反@采集在線(xiàn)處理模塊實(shí)現方法包括以下步驟： (I) 為web服務(wù)器轉發(fā)的訪(fǎng)問(wèn)請求提取訪(fǎng)問(wèn)者的IP信息；（2)比較黑名單庫中的IP信息，如果IP已經(jīng)y在黑名單中，此時(shí)通知web服務(wù)器拒絕該IP的訪(fǎng)問(wèn)；否則，通知Web服務(wù)器正常處理訪(fǎng)問(wèn)請求。與現有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下： 本發(fā)明的系統分析網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為的歷史，建立一個(gè)自動(dòng)采集分類(lèi)器，識別自動(dòng)采集機器人，通過(guò)自動(dòng)機器人采集識別實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的反爬行，自動(dòng)發(fā)現搜索引擎網(wǎng)頁(yè)的采集行為并進(jìn)行響應采集行為被屏蔽，采集搜索引擎從根本上被淘汰。
　　圖1是現有技術(shù)搜索引擎的信息抓取過(guò)程示意圖；圖2是現有技術(shù)的第二種分析過(guò)程示意圖；圖3為本發(fā)明的anti采集分類(lèi)器構建框圖示意圖；圖4為本發(fā)明自動(dòng)采集識別模塊圖；圖5為本發(fā)明反采集在線(xiàn)處理模塊。
　　具體實(shí)施例見(jiàn)附圖。一種能夠識別網(wǎng)頁(yè)信息的反抓取系統和方法，包括反采集分類(lèi)器構建模塊、自動(dòng)采集識別模塊和反采集在線(xiàn)處理模塊。 采集Classifier 構建模塊，該模塊主要用于通過(guò)計算機程序學(xué)習和區分采集自動(dòng)歷史網(wǎng)頁(yè)信息和正常網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為。該模塊提供了自動(dòng)采集識別的訓練模型。自動(dòng)采集識別模塊主要用于加載自動(dòng)分類(lèi)器自動(dòng)識別搜索引擎程序的自動(dòng)采集行為，并將識別出的采集程序的IP段加入黑名單。該列表用于后續在線(xiàn)攔截自動(dòng)采集行為。所述anti采集在線(xiàn)處理模塊主要用于對來(lái)訪(fǎng)用戶(hù)的在線(xiàn)自動(dòng)判斷和處理。如果訪(fǎng)問(wèn)者的IP已經(jīng)在IP段黑名單中，則該IP被拒絕訪(fǎng)問(wèn)；否則，將訪(fǎng)問(wèn)請求轉發(fā)給Web服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步處理。反采集分類(lèi)器構建模塊實(shí)現方法具體包括以下步驟：（9)日志分析子模塊通過(guò)自動(dòng)分析站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)日志，獲取用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為信息，包括用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站IP、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間，訪(fǎng)問(wèn)URL，源URL；樣本選擇子模塊根據連續時(shí)間段內同一IP段內訪(fǎng)問(wèn)頻率最高的數據記錄，選擇步驟I中解析的數據記錄作為候選數據樣本集合；訪(fǎng)問(wèn)統計子模塊對選取的樣本數據進(jìn)行統計，計算出同一IP段的平均頁(yè)面停留時(shí)間、站點(diǎn)總訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數、是否為采集網(wǎng)頁(yè)附件信息、webpage采集
　　頻率； （10)以IP段為主要關(guān)鍵字，將上述信息保存在樣本庫中，并標記為未標記；（11)對未標記樣本執行步驟（I）中的程序如果確定如果樣本是機器自動(dòng)采集，則標記為I；如果用戶(hù)瀏覽器正常訪(fǎng)問(wèn)，則標記為0，所有標記的樣本都會(huì )更新到數據庫中；（12)計算機程序會(huì )自動(dòng)檢查樣本庫學(xué)習并生成分類(lèi)模型，用于后續自動(dòng)采集識別。所述的自動(dòng)采集識別模塊實(shí)現方法包括以下步驟：（9)識別程序初始化階段，完成加載分類(lèi)器模型，該模型可以自動(dòng)判斷采集行為；（10)日志分析程序解析最新的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)日志，并將解析后的數據發(fā)送給訪(fǎng)問(wèn)統計模塊；（11)訪(fǎng)問(wèn)統計模塊計算平均值e 同一IP段的頁(yè)面停留時(shí)間，是否是采集web附件信息，網(wǎng)頁(yè)采集頻率； （12)classifier根據分類(lèi)模型判斷IP段的訪(fǎng)問(wèn)行為，判斷為自動(dòng)程序采集Behavior的IP段加入黑名單；反采集的實(shí)現方法在線(xiàn)處理模塊包括以下步驟： (i) 為web服務(wù)器轉發(fā)的訪(fǎng)問(wèn)請求提取訪(fǎng)問(wèn)者的IP信息；（2)比較黑名單庫中的IP信息，如果IP已經(jīng)在黑名單中，則通知訪(fǎng)問(wèn)者web server 拒絕訪(fǎng)問(wèn)該IP；否則通知web server 正常處理訪(fǎng)問(wèn)請求 計數器采集classifier 構造 該模塊主要用于訓練計算機程序，使其能夠學(xué)習和區分歷史web信息自動(dòng)采集和正常的網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為，該模塊可以為后續的自動(dòng)采集識別提供訓練模型，具體包括以下幾個(gè)步驟。2.2.1.1 日志解析本模塊需要解析服務(wù)器的歷史訪(fǎng)問(wèn)日志（可以選擇某一天的日志）提取獲取用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)行為信息，包括用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站使用的IP，訪(fǎng)問(wèn)發(fā)生的時(shí)間，訪(fǎng)問(wèn)的URL，和源網(wǎng)址。具體包括以下兩個(gè)步驟： (I) 為每個(gè)要提取的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息項編寫(xiě)正則表達式。 IP表達式提取正則表達式定義為：
　　聲明
　　1.一種能夠自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息采集的系統和方法，其特征在于它包括反采集分類(lèi)器構建模塊、自動(dòng)采集識別模塊和反采集在線(xiàn)處理模塊，反采集分類(lèi)器構建模塊主要用于利用計算機程序學(xué)習和區分自動(dòng)采集歷史網(wǎng)頁(yè)信息和正常網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為。該模塊提供了自動(dòng)采集識別的訓練模型。上面提到的自動(dòng)采集識別模塊，該模塊通過(guò)加載自動(dòng)分類(lèi)器自動(dòng)識別搜索引擎程序的自動(dòng)采集行為，并將識別出的采集程序的IP段加入黑名單。黑名單用于后續在線(xiàn)攔截自動(dòng)采集行為。反采集在線(xiàn)處理模塊主要用于對訪(fǎng)問(wèn)的用戶(hù)進(jìn)行自動(dòng)在線(xiàn)判斷和處理。如果訪(fǎng)問(wèn)者的IP已經(jīng)在IP段黑名單中，則拒絕訪(fǎng)問(wèn)該IP；否則，將訪(fǎng)問(wèn)請求轉發(fā)到 Web 服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步處理。
　　2.根據權利要求1所述的一種能夠識別網(wǎng)頁(yè)信息的反爬蟲(chóng)系統及方法，其特征在于：所述反采集分類(lèi)器構建模塊實(shí)現方法具體包括以下步驟：(1)日志分析子模塊通過(guò)對站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)日志的自動(dòng)分析，獲取用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)行為信息，包括用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站所使用的IP、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、訪(fǎng)問(wèn)的URL、來(lái)源URL；樣本選擇子模塊用于步驟I 選擇中的分析數據記錄是根據連續時(shí)間段內同一IP段中訪(fǎng)問(wèn)頻率最高的數據記錄作為候選數據加入樣本集；訪(fǎng)問(wèn)統計子-module 對選取的樣本數據進(jìn)行統計，統計同一個(gè)IP段的平均頁(yè)面停留時(shí)間、站點(diǎn)總訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數、是否采集web附件信息、網(wǎng)頁(yè)采集頻率；（2)以IP段作為主關(guān)鍵字，將上述信息保存在示例數據庫中，并添加 標記為未標記； （3)標記步驟（I）中未標記的樣本，如果確定樣本是自動(dòng)采集，則標記為I；如果是用戶(hù)瀏覽器正常訪(fǎng)問(wèn)，則標記為O，更新將所有標記的樣本存入數據庫；（4)計算機程序自動(dòng)從樣本庫中學(xué)習并生成分類(lèi)模型供后續采集自動(dòng)識別。
　　3.根據權利要求1所述的一種能夠識別網(wǎng)頁(yè)信息的反爬蟲(chóng)系統及方法，其特征在于：自動(dòng)采集識別模塊的實(shí)現方法包括以下步驟：(1)ID輸入)程序初始化階段，加載分類(lèi)器模型，模型可以自動(dòng)判斷采集行為；（2)日志分析程序解析最新的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)日志，并將解析后的數據發(fā)送到訪(fǎng)問(wèn)統計Wu塊； （3)Access統計模塊計算同一IP段的平均頁(yè)面停留時(shí)間，是否是采集網(wǎng)頁(yè)附件信息，網(wǎng)頁(yè)采集頻率；（4)Classifier基于分類(lèi)模型訪(fǎng)問(wèn)IP段行為確定，確定為程序自動(dòng)采集行為的IP段加入黑名單；
　　4.根據權利要求1所述的一種能夠識別網(wǎng)頁(yè)信息的反爬蟲(chóng)系統和方法，其特征在于：反采集在線(xiàn)處理模塊實(shí)現方法包括以下步驟：（1)提取網(wǎng)頁(yè)信息Web服務(wù)器轉發(fā)訪(fǎng)問(wèn)請求的訪(fǎng)問(wèn)者IP信息；（2)比較黑名單庫中的IP信息，如果IP已經(jīng)在黑名單中，通知Web服務(wù)器拒絕IP訪(fǎng)問(wèn)；否則通知Web服務(wù)器正常處理訪(fǎng)問(wèn)請求。
　　全文摘要
　　本發(fā)明公開(kāi)了一種自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息采集的系統及方法，包括反采集分類(lèi)器構建模塊、自動(dòng)采集識別模塊、反采集在線(xiàn)處理模塊、 anti采集 @classifier 構建模塊主要用于利用計算機程序學(xué)習和區分自動(dòng)采集歷史網(wǎng)頁(yè)信息和正常網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為。自動(dòng)采集識別模塊使用上述步驟中的anti采集分類(lèi)器。 , 自動(dòng)識別搜索引擎程序的自動(dòng)采集行為，并將識別出的采集程序所在的IP段加入黑名單。 anti采集在線(xiàn)處理模塊主要用于對訪(fǎng)問(wèn)的用戶(hù)進(jìn)行自動(dòng)在線(xiàn)判斷和處理。本發(fā)明克服了現有技術(shù)的不足。系統通過(guò)分析網(wǎng)站歷史網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)行為建立自動(dòng)采集分類(lèi)器，識別機器人自動(dòng)采集，并通過(guò)機器人自動(dòng)采集識別實(shí)現網(wǎng)頁(yè)反爬。
　　文件編號 G06F17/30GK103218431SQ20131012830
　　出版日期 2013 年 7 月 24 日申請日期 2013 年 4 月 10 日優(yōu)先權日期 2013 年 4 月 10 日
　　發(fā)明人張偉、金軍、吳揚子、姜燕申請人：金軍、姜燕 查看全部

　　HTTP是一種無(wú)狀態(tài)協(xié)議,服務(wù)器沒(méi)有沒(méi)有辦法
　　HTTP 是一種無(wú)狀態(tài)協(xié)議。服務(wù)器無(wú)法通過(guò)網(wǎng)絡(luò )連接知道訪(fǎng)問(wèn)者的身份。為了解決這個(gè)問(wèn)題，Cookie應運而生。 cookie 實(shí)際上是一小段文本信息?？蛻?hù)端向服務(wù)器請求，如果服務(wù)器需要記錄用戶(hù)的狀態(tài)，則使用響應向客戶(hù)端瀏覽器發(fā)出一個(gè)Cookie?？蛻?hù)端瀏覽器將保存 cookie。當瀏覽器再次請求網(wǎng)站時(shí)，瀏覽器將請求的URL和cookie一起提交給服務(wù)器。服務(wù)器檢查 cookie 以識別用戶(hù)的狀態(tài)。服務(wù)器也可以根據需要修改cookie的內容。事實(shí)上，一張通行證，每個(gè)人一張，任何來(lái)訪(fǎng)的人都必須帶上自己的通行證。這樣，服務(wù)器就可以從通行證中確認客戶(hù)端的身份。這就是cookies的工作原理。 Cookies 允許服務(wù)器程序跟蹤每個(gè)客戶(hù)端的訪(fǎng)問(wèn)，但這些 cookie 必須在每次客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)時(shí)發(fā)送回來(lái)。如果有很多 cookie，這無(wú)形中增加了客戶(hù)端和服務(wù)器之間的數據傳輸量。 Session的出現就是為了解決這個(gè)問(wèn)題。同一個(gè)客戶(hù)端每次與服務(wù)器交互，不需要返回所有的cookie值，只返回一個(gè)ID。這個(gè)ID是客戶(hù)端第一次訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器時(shí)生成的，每個(gè)客戶(hù)端都是唯一的。
　　這樣每個(gè)客戶(hù)端都有一個(gè)唯一的ID，客戶(hù)端只需要返回這個(gè)ID即可。這個(gè) ID 通常是一個(gè) NANE 作為 JSESIONID 的 Cookie。 cookie 和 session 的區別： 具體來(lái)說(shuō)，cookie 機制采用了在客戶(hù)端保持狀態(tài)的方案，而會(huì )話(huà)機制采用了在服務(wù)器端保持狀態(tài)的方案。同時(shí)我們也看到，由于服務(wù)端狀態(tài)保持方案還需要在客戶(hù)端保存一個(gè)身份，會(huì )話(huà)機制可能需要使用cookie機制來(lái)達到保存身份的目的。 cookie不是很安全，其他人可以分析本地存儲的。餅干和餅干欺騙?？紤]到安全性，應該使用 session。會(huì )話(huà)將在服務(wù)器上存儲一段時(shí)間。當訪(fǎng)問(wèn)次數增加時(shí)，會(huì )占用您服務(wù)器的性能?？紤]到服務(wù)器性能的降低，應該使用cookie來(lái)保存不能超過(guò)4k的數據。許多瀏覽器限制一個(gè)站點(diǎn)最多保存 20 個(gè) cookie。登錄信息等重要信息可以存儲為會(huì )話(huà)。實(shí)現Session機制：抓取頁(yè)面時(shí)，如果涉及到動(dòng)態(tài)頁(yè)面，可能需要考慮在爬蟲(chóng)中實(shí)現Session機制。 cookie處理：最終的URL命令結果通過(guò)HTTP協(xié)議數據包發(fā)送，cookie信息可以攜帶在頭信息中。
　　6、Cookie 和 Session（書(shū)中給出的答案）
　　Cookie 是一種由服務(wù)器生成并保存在客戶(hù)端讀取的信息。 Cookies 通常作為文件存儲在用戶(hù)身上。查看 cookie 的方法因瀏覽器而異。會(huì )話(huà)是另一種在客戶(hù)端和服務(wù)器之間維護狀態(tài)的常用機制。在一定程度上解決或緩解了上述問(wèn)題。準確理解其技術(shù)原理，有利于設計更好的動(dòng)態(tài)爬蟲(chóng)。 Session可以看成是Web服務(wù)器上的一個(gè)內存塊，原本保存在Cookie中的用戶(hù)信息可以保存在這個(gè)內存塊中?？蛻?hù)端和服務(wù)端依賴(lài)一個(gè)全局唯一標識Session_id來(lái)訪(fǎng)問(wèn)Session中的用戶(hù)數據，這樣在Cookie中只需要保存Session_id就可以實(shí)現不同頁(yè)面之間的數據共享?？梢钥闯?，在Session機制下，除了Session_id之外，其他用戶(hù)信息都沒(méi)有保存在Cookie文件中，從而解決了以上兩個(gè)問(wèn)題。
　　7、四種典型應用架構
　　客戶(hù)端/服務(wù)器：客戶(hù)端可以是各種瀏覽器或爬蟲(chóng)。 Client/Server/Database：在網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)中，該架構支持動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的實(shí)現?？捎眯院拓撦d平衡設計。虛擬主機架構：虛擬主機是另一種常見(jiàn)的 Web 應用架構。是指在一個(gè)服務(wù)器中配置多個(gè)網(wǎng)站，讓每個(gè)網(wǎng)站看起來(lái)都擁有一臺獨立的物理計算機。虛擬主機的實(shí)現方式有三種：（1）基于IP地址的方法、基于端口的方法、基于主機名的方法。
　　8、常見(jiàn)爬蟲(chóng)爬取流程
　　特定爬蟲(chóng)進(jìn)程：（1）Web server connector向指定的Web server發(fā)起連接請求，然后在爬蟲(chóng)和Web server之間建立網(wǎng)絡(luò )連接。這個(gè)連接作為后續的發(fā)送URL和接收服務(wù)器返回信息路徑，直到爬蟲(chóng)或服務(wù)器斷開(kāi)連接。在連接過(guò)程中，為了減少將域名映射到IP地址的時(shí)間消耗，爬蟲(chóng)需要使用DNS緩存。（2）發(fā)送一個(gè)URL頁(yè)面到連接上的Web服務(wù)器請求命令，等待Web服務(wù)器的響應，對于新的網(wǎng)站，在發(fā)送URL請求之前，應該檢查根目錄下是否有Robots.txt文件，如果有，應該解析文件，建立服務(wù)器訪(fǎng)問(wèn)要求和URL權限列表，同時(shí)要處理各種可能的網(wǎng)絡(luò )異常和各種可能的Web服務(wù)器異常，比如HTTP 404 錯誤。當web服務(wù)器反饋?lái)?yè)面內容時(shí)，可以保存頁(yè)面信息，并將HTML編碼的文本信息發(fā)送到下一個(gè)處理步驟。 （3）對獲取到的HTML文件的URL進(jìn)行提取過(guò)濾，頁(yè)面解析器分析HTML文本提取其中收錄的URL。進(jìn)一步根據Robots.txt的訪(fǎng)問(wèn)權限列表，基本規則如是否已爬取過(guò)濾提取的URL，排除一些不需要檢索的頁(yè)面。（4）按照一定的爬取策略，將每個(gè)URL放到URL任務(wù)中合適的位置。依次。順序很重要。需要考慮web服務(wù)器對訪(fǎng)問(wèn)頻率和時(shí)間的要求，以及建立連接的時(shí)間消耗。 URL爬取任務(wù)對于新的URL，不斷重復上述過(guò)程，直到爬取任務(wù)為空或用戶(hù)中斷。
　　9、動(dòng)態(tài)頁(yè)面內容生成方法
　　區分動(dòng)態(tài)頁(yè)面和靜態(tài)頁(yè)面的主要特征是頁(yè)面內容的生成方式。動(dòng)態(tài)頁(yè)面內容生成方法可以分為兩大類(lèi)，即服務(wù)器端生成和客戶(hù)端生成。服務(wù)器生成：在這種內容生成方式中，頁(yè)面主要內容的結構和呈現一般是分開(kāi)的。頁(yè)面的主要內容可以存儲在各種數據庫系統中，決定結構和表現形式的HTML標簽和句子存儲在Web服務(wù)器上，因此應用架構采用客戶(hù)端/服務(wù)器/數據庫模型?？蛻?hù)端生成：按照這種內容生成方式，內容是在客戶(hù)端生成的，客戶(hù)端主要是瀏覽器。受瀏覽器能力的限制，客戶(hù)端生成的內容一般都是輕量級的、局部的，比如提示用戶(hù)警告信息、顯示定時(shí)等。在這種生成方法中，需要在網(wǎng)頁(yè)中嵌入某個(gè)腳本或插件。通過(guò)在瀏覽器中執行這些腳本或插件功能，可以生成網(wǎng)頁(yè)內容并動(dòng)態(tài)更新。
　　10、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)采集技術(shù)類(lèi)型
　　動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的主要采集技術(shù)可以歸納為以下四種。 （1）帶參數構造URL，使用參數傳遞動(dòng)態(tài)請求；（2）構造Cookie攜帶參數，使用HTTP頭傳遞動(dòng)態(tài)請求參數；（3）Ajax動(dòng)態(tài)請求離線(xiàn)分析，使用靜態(tài)頁(yè)面采集技術(shù)，或者通過(guò)Cookie、Post等方式發(fā)送請求參數；（使用最廣泛）（4）模擬瀏覽器技術(shù)。
　　11、Web服務(wù)器連接器模塊主要功能的實(shí)現可以通過(guò)以下流程來(lái)描述。
　　輸入：URL格式為：http(https)://域名部分:端口號/目錄/文件名.文件后綴，或者http(https)://域名部分:端口號/目錄/ , directory 可以收錄多個(gè)子目錄。處理過(guò)程：（1）從URL中提取域名和端口號，如果端口號為空，則設置為默認端口號，即80；（2）以域名和端口號為參數創(chuàng )建Socket連接；（3）連接建立后，檢查服務(wù)器根目錄下是否存在robots.txt文件；（4）如果存在則解析robots.txt文件，并生成權限列表和服務(wù)器訪(fǎng)問(wèn)需要的參數；（5）根據權限列表和訪(fǎng)問(wèn)時(shí)限，如果允許，向服務(wù)器發(fā)送一個(gè)URL請求；（6）等待服務(wù)器響應；（7）進(jìn)行異常處理，并對各種已知的HTTP標準錯誤代碼進(jìn)行規劃；（8）接收服務(wù)器返回的數據并將數據保存到文件中；（9）斷開(kāi)網(wǎng)絡(luò )連接。輸出：HTML文件頁(yè)面
　　12、可以將我的爬蟲(chóng)的User-agent設置為知名爬蟲(chóng)嗎？
　　從代碼的角度來(lái)看，沒(méi)有人會(huì )限制你使用哪種 User-agent，就像上面的例子一樣。其實(shí)，不斷地改變User-agent的值也是很多不友好的爬蟲(chóng)為了躲避服務(wù)器檢測而采用的慣用做法。然而，這種方法是非常不可取的。擾亂Web服務(wù)器的正常判斷，可能導致某知名爬蟲(chóng)被檢測到不符合Robots協(xié)議而引起爭議。
　　13、基于統計的Web內容提取方法基本步驟如下：
　　構建HTML文檔對應的DOM樹(shù)；基于DOM樹(shù)基于一定的特征構建信息抽取規則；根據規則從 HTML 中提取信息。
　　14、基于結構的方法的基本思想描述如下：
　?。?）通過(guò)HTML解析器將Web文檔解析成DOM樹(shù)；（2）確定要提取的文本在DOM樹(shù)中的哪個(gè)節點(diǎn)下，節點(diǎn)名和屬性是唯一的；（3）使用各種方法定位節點(diǎn)并提取節點(diǎn)中收錄的內容。
　　15、PR 算法收斂性的證明基于馬爾可夫鏈，其狀態(tài)轉移矩陣A需要滿(mǎn)足三個(gè)條件：（1）A為隨機矩陣：A的所有元素矩陣大于等于0，且每列元素之和為1，滿(mǎn)足概率的定義。（2）A不可約：A不可約當且僅當A對應的有向圖強連接。對于每對節點(diǎn)u，v，都有一條從u到v的路徑。（3）A是非周期性的。非周期性意味著(zhù)馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉換不會(huì )陷入循環(huán)，隨機過(guò)程不是一個(gè)簡(jiǎn)單的循環(huán)。
　　16、正則表達式示例
　　'.'通配符：代表任何字符，除了\n，一個(gè)點(diǎn)和一個(gè)字符 ret = re.findall('m...e', "cat and mouse")#['mouse']
　　'*' 重復匹配允許 * 前的一個(gè)字符重復多次 ret = re.findall('ca*t', "caaaaat and mouse") # ['caaaaat']
　　'?'也是重復匹配，但是前面的字符呢？只能重復 0 或 1 次 ret = re.findall('ca?t', "cat and mouse")# ['cat'] ret = re .findall('ca?t', "caaaaat and mouse") # [], 不匹配 ret = re.findall('ca?t', "ct and mouse")#['ct']
　　‘+’也是重復匹配，但至少一次，不是0次 ret = re.findall('ca+t', "caaaaat and mouse") #['caaaaat']
　　'{}'也是重復匹配，但是匹配的次數可以自己設置，可以是數字，也可以是范圍 ret = re.findall('ca{5}t', "caaaaat and mouse")#5 次，['caaaaat'] ret = re.findall('ca{1,5}t', "caaaat catd mouse") #1 到 5 次，['caaaat','cat']
　　‘[]’ 定義了要匹配的字符范圍。例如，[a-zA-Z0-9]表示對應位置的字符必須匹配英文字符和數字，“-”表示范圍。 ret = re.findall('[0-9]{1,5}', "12 只貓和 6 只老鼠")#['12', '6']
　　'\'轉義字符，如果字符串中有特殊字符需要匹配，則需要進(jìn)行轉義。這些特殊字符包括。 *? + $ ^ [] {} | \ -。 ret = re.findall('\^c.t', "^cat mouse")#['^cat'] ret = re.findall('\[...\]', "cat [and] mouse" )#['[和]']
　　提取超鏈接：re.findall("http://[a-zA-Z0-9/\.\-]*", s)
　　ret = re.findall('ca+t', "caaaaat and mouse")#['caaaaat'] ret = re.findall('ca+t', "cat and mouse")#['cat' ] ret = re.findall('ca?t', "ct and mouse")#['ct'] ret = re.findall('[0-9]{1,5}', "12 只貓和 6 只老鼠")#['12', '6'] ret = re.findall('[0-9]', "12 只貓和 6 只老鼠")#['1','2', '6'] ret = re.findall('[0-9]{1,5}', "1234567 只貓和 6 只老鼠")#['12345','67', '6'] ret = re.findall('[0-9a -zA-Z]{1,5}', "1234567 只貓和 6 只老鼠")#['12345', '67','cats','and', '6','mice']
　　17、攀蟲(chóng)大數據采集的技術(shù)體系
　　網(wǎng)絡(luò )連接層：由TCP Socket連接建立、數據傳輸和連接管理組成。頁(yè)面采集層：URL處理；搜索策略； Session機制的實(shí)現：在抓取頁(yè)面時(shí)，如果涉及到動(dòng)態(tài)頁(yè)面，可能需要考慮在爬蟲(chóng)中實(shí)現session機制； Cookie 處理：最終的 URL 命令結果是通過(guò) HTTP 協(xié)議數據包發(fā)送時(shí)，可以在頭信息中攜帶 cookie 信息。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法需要去和公司招聘人力去定制
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法需要去和公司招聘人力去定制，沒(méi)有標準可言。常用的算法以下幾個(gè)：mozart三音程比例，ispring彩鈴識別算法，srrut和奇數esrol方案，ispring。比較方便的是可以批量定制。
　　本來(lái)我是想找dynamics就是給短信短業(yè)量不大的，但是他家的短信直，全自動(dòng)。
　　現在的api已經(jīng)很少有三音程識別這種了，主要還是得自己實(shí)踐來(lái)。dsp是實(shí)在是沒(méi)什么必要的啊，除非短信的人數量特別少而且特別精準，dsp才會(huì )有實(shí)際意義。
　　bccf
　　目前通用的功能提供均為三音程識別，也就是常見(jiàn)的106開(kāi)頭短信，自動(dòng)不自動(dòng)的完全取決于采集的效果。目前針對106短信采集做過(guò)一些項目，包括短信群發(fā)、圖片群發(fā)，gps等等，實(shí)現的效果都還行。樓主的問(wèn)題我之前也想過(guò)，比如將短信生成二維碼上傳云上發(fā)，這樣就可以直接拿二維碼識別后的文字來(lái)做數據上報。另外推薦一個(gè)簡(jiǎn)單的方法，將所有短信內容轉換成一串xxx.xxx.xxx的二進(jìn)制數組，直接放入excel中就可以。
　　樓主是說(shuō)這種的？一般情況下，比如我們公司現在在做活動(dòng)，我們都是這么配置的。直接生成二維碼做短信的識別，然后根據指定的格式發(fā)送。其實(shí)只是活動(dòng)的簽到識別這種相對簡(jiǎn)單。
　　我就負責了一個(gè)短信項目，接口這個(gè)就是你設計下需求，接入個(gè)nb的專(zhuān)門(mén)來(lái)做這種事，不知道具體指向那種，估計語(yǔ)義、規范、可靠性要求更多些，短信可以直接轉發(fā)到運營(yíng)商后臺去處理發(fā)送驗證碼啊等信息。短信是需要有固定的業(yè)務(wù)條款規范的。 查看全部

　　問(wèn)卷->實(shí)時(shí)可視化數據自動(dòng)抓取不就是跟蹤嗎
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法，
　　手動(dòng)判斷。如果沒(méi)有跨頁(yè)匹配的話(huà)，可以抓取到某頁(yè)內容然后去其他頁(yè)面抓取信息。
　　我參考自動(dòng)抓取的代碼，如下，第一頁(yè)采集到網(wǎng)頁(yè)源碼后，第二頁(yè)采集到頁(yè)面源碼后在用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集第三頁(yè)源碼后再用selenium或者其他的方法采集第四頁(yè)采集到頁(yè)面源碼后用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集第五頁(yè)采集到頁(yè)面源碼后用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集第六頁(yè)采集到頁(yè)面源碼后用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集可以看一下/。
　　別人已經(jīng)回答了自動(dòng)抓取問(wèn)題?？梢韵茸ト∵@個(gè)頁(yè)面再下載其他頁(yè)面。一種是自己實(shí)現，一種是采用webdriver或者ie內置瀏覽器功能。python兩種都可以。
　　手動(dòng)判斷，
　　可以跟蹤原網(wǎng)頁(yè)，
　　我們公司目前在做可視化抓?。旱卿?>注冊->登錄后的商品列表頁(yè)面數據采集->提交產(chǎn)品問(wèn)卷->實(shí)時(shí)可視化可視化數據
　　自動(dòng)抓取不就是跟蹤嗎？那如果不可視化的話(huà)，那樣的話(huà)也很簡(jiǎn)單的， 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法學(xué)一學(xué)基本也就這樣
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法學(xué)一學(xué)基本也就這樣，像家用級別的都已經(jīng)很智能了。但是要完全自動(dòng)識別，還是得找高手做。1、采集器不要有一些奇奇怪怪的響應式布局的功能，最好是統一布局，這樣識別起來(lái)是有偏差的。2、這點(diǎn)比較重要，可以參考一下這個(gè)解決方案智語(yǔ)、天光等基于api的http采集器推薦.采集特性可以參考這個(gè)。
　　你給一個(gè)采集器，他搞不定完全自動(dòng)采集的，
　　可以理解為三千小時(shí)，一萬(wàn)個(gè)小時(shí)采集100萬(wàn)個(gè)用戶(hù)，五萬(wàn)個(gè)小時(shí)工業(yè)化。大概能理解為一個(gè)人工作一年，100萬(wàn)個(gè)小時(shí)并不過(guò)分。
　　會(huì )的。這個(gè)數量級，已經(jīng)是現有采集器的極限了。當然你要我說(shuō)采集太快的方法，我還是不知道。我知道的，就是把你采集軟件中的內置賬號及密碼，做到你自己的產(chǎn)品中。這是兩點(diǎn)。另外一點(diǎn)。同類(lèi)采集工具都是通過(guò)經(jīng)驗公式做到這一點(diǎn)的。經(jīng)驗公式？你信嗎？不信？你再試試。題主有興趣的話(huà)，回頭記得開(kāi)一個(gè)一萬(wàn)五百萬(wàn)網(wǎng)頁(yè)隨機數，用一個(gè)隨機點(diǎn)。試試。
　　剛好還有人問(wèn)過(guò)這樣的問(wèn)題，歡迎大家也發(fā)表言論。這是我跟知友@白馬阿靈的對話(huà)。
　　這個(gè)采集器屬于高級采集功能，用得到基本都用得到。以后也會(huì )有更多高級的功能，比如主題、全景等功能。
　　很難的，現在采集器為了量化設計，都沒(méi)有完全的自動(dòng)，一般都會(huì )有你說(shuō)的那種效果。包括像你說(shuō)的，根據不同年齡段人群生成不同風(fēng)格。甚至圖片編輯都不一定能完成，因為模板都是人找的。 查看全部

　　優(yōu)采云采集器軟件下載，多功能的網(wǎng)頁(yè)信息數據采集服務(wù)工具
　　優(yōu)采云采集器軟件下載，多功能網(wǎng)頁(yè)信息數據采集服務(wù)工具，優(yōu)采云采集器（網(wǎng)頁(yè)多功能信息采集）可以為您帶來(lái)更便捷優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò )信任服務(wù)工具，采集可以使用多種網(wǎng)站內容，不需要專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站爬蟲(chóng)技術(shù)，獨特的多功能引擎模式可以讓數據采集更有效率。歡迎需要到網(wǎng)站數據采集的用戶(hù)到本站下載。
　　
　　優(yōu)采云采集器軟件功能
　　1.該軟件操作簡(jiǎn)單，鼠標點(diǎn)擊即可輕松選擇想要抓取的內容。
　　2. 支持三種高速引擎：瀏覽器引擎、HTTP 引擎和 JSON 引擎。
　　3.加上獨創(chuàng )的內存優(yōu)化，讓瀏覽器采集更方便高速運行。
　　4.快速多數據內容采集功能全面編輯，更好的管理數據服務(wù)。
　　
　　優(yōu)采云采集器功能介紹
　　1.不需要分析網(wǎng)頁(yè)請求和源碼，但支持更多網(wǎng)頁(yè)采集。
　　2.高級智能算法，一鍵生成目標元素XPATH。
　　3.支持豐富的數據導出方式，可以輕松導出多種不同的文件格式。
　　4.各種數據庫全管理，所有服務(wù)更方便快捷。
　　
　　優(yōu)采云采集器軟件優(yōu)勢
　　1.定時(shí)任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，全自動(dòng)運行。
　　2.多引擎支持：支持多個(gè)采集引擎，內置高速瀏覽器內核、HTTP引擎和JSON引擎。
　　3.Smart Recognition：可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表、采集字段和分頁(yè)等
　　4.攔截請求：自定義攔截域名，方便過(guò)濾異地廣告，提高采集速度。 查看全部

　　新互聯(lián)教育（）提醒您網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（Webcrawler）
　　新互聯(lián)網(wǎng)教育()提醒你。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是根據一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或腳本。它們被廣泛用于互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎或其他類(lèi)似的網(wǎng)站，可以自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)采集以獲取或更新這些網(wǎng)站的內容和檢索方法。從功能上來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)一般分為三部分：數據采集、處理、存儲。傳統爬蟲(chóng)從一個(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)址開(kāi)始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)上的網(wǎng)址，在網(wǎng)頁(yè)抓取過(guò)程中不斷從當前網(wǎng)頁(yè)中提取新的網(wǎng)址放入隊列中，直到某個(gè)停止條件系統滿(mǎn)足。聚焦爬蟲(chóng)的工作流程比較復雜。需要按照一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，放入URL隊列等待被抓取。然后，它會(huì )根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一個(gè)要抓取的網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)址，并重復上述過(guò)程，直到達到系統的某個(gè)條件時(shí)停止。另外，爬蟲(chóng)爬過(guò)的所有網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲起來(lái)，進(jìn)行一定的分析、過(guò)濾、索引，以備以后查詢(xún)檢索；對于專(zhuān)注的爬蟲(chóng)，本過(guò)程中得到的分析結果還是有可能對后續的爬蟲(chóng)過(guò)程給予反饋和指導的。
　　
　　爬取原理
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統的作用是下載網(wǎng)頁(yè)數據，為搜索引擎系統提供數據源。許多大型互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎系統都被稱(chēng)為基于Web數據采集的搜索引擎系統，例如Google和百度。這說(shuō)明了網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統在搜索引擎中的重要性。除了供用戶(hù)閱讀的文本信息外，網(wǎng)頁(yè)還收錄一些超鏈接信息。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統通過(guò)網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接信息不斷獲取網(wǎng)絡(luò )上的其他網(wǎng)頁(yè)。正是因為這個(gè)采集進(jìn)程就像一個(gè)爬蟲(chóng)或蜘蛛在網(wǎng)絡(luò )上漫游，所以被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統或網(wǎng)絡(luò )蜘蛛系統，英文稱(chēng)為Spider或Crawler。
　　
　　基本爬蟲(chóng)流程
　　發(fā)起請求：通過(guò)HTTP庫向目標站點(diǎn)發(fā)起請求，即發(fā)送一個(gè)Request，可以收錄額外的headers等信息，等待服務(wù)器響應。獲取響應內容：如果服務(wù)器可以正常響應，就會(huì )得到一個(gè)Response。響應的內容就是要獲取的頁(yè)面的內容。類(lèi)型可以是HTML、Json字符串、二進(jìn)制數據（如圖片和視頻）等類(lèi)型。解析內容：獲取的內容可能是HTML，可以使用正則表達式和網(wǎng)頁(yè)解析庫進(jìn)行解析?？赡苁荍son，可以直接轉成Json對象解析，也可能是二進(jìn)制數據，可以保存或者進(jìn)一步處理。保存數據：有多種保存形式，可以保存為文本，保存到數據庫，或保存為特定格式。
　　請求和響應
　　Request：瀏覽器向URL所在的服務(wù)器發(fā)送消息。此過(guò)程稱(chēng)為 HTTP 請求。
　　響應：服務(wù)器收到瀏覽器發(fā)送的消息后，可以根據瀏覽器發(fā)送的消息內容對消息進(jìn)行處理，然后將消息發(fā)送回瀏覽器。這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為 HTTP 響應。瀏覽器收到服務(wù)器的Response信息后，對信息進(jìn)行相應的處理，然后顯示出來(lái)。
　　要求詳細解釋
　　請求方式：主要有GET和POST兩種，另外還有HEAD、PUT、DELETE、OPTIONS等
　　請求 URL：URL 的全稱(chēng)是 Uniform Resource Locator。例如，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)文檔、一張圖片、一段視頻等都可以通過(guò)URL唯一確定。
　　請求頭：收錄請求的頭信息，如User-Agent、Host、Cookies等信息。
　　請求體：請求中攜帶的附加數據，例如提交表單時(shí)的表單數據。
　　回復詳細說(shuō)明
　　響應狀態(tài)：有多種響應狀態(tài)，如200表示成功，301表示跳轉，404表示找不到頁(yè)面，502表示服務(wù)器錯誤。
　　響應頭：如內容類(lèi)型、內容長(cháng)度、服務(wù)器信息、設置cookies等
　　響應體：最重要的部分，包括請求資源的內容，如網(wǎng)頁(yè)HTML、圖片二進(jìn)制數據等
　　可以捕獲哪些數據
　　網(wǎng)頁(yè)文本：如HTML文檔、Json格式文本等
　　圖片：獲取的二進(jìn)制文件保存為圖片格式。
　　Video：同樣是二進(jìn)制文件，保存為視頻格式即可。
　　依此類(lèi)推：只要能請求，就能獲得。
　　分析方法
　　直接處理Json解析正則表達式BeautifulSoup PyQuery XPath
　　抓取問(wèn)題
　　問(wèn)：為什么我抓到的和瀏覽器看到的不一樣？
　　答案：網(wǎng)頁(yè)由瀏覽器解析渲染，加載CSS和JS等文件，讓我們看到漂亮的網(wǎng)頁(yè)，抓到的文件只是一些代碼，CSS文件不能被調用，使樣式變得不可能。如果顯示出來(lái)，那么就會(huì )出現網(wǎng)頁(yè)錯位等問(wèn)題。
　　Q：如何解決Java渲染的問(wèn)題？
　　答案：分析Ajax請求、Selenium/WebDriver、Splash、PyV8、Ghost.py等庫
　　保存數據
　　Text：純文本、Json、Xml 等
　　關(guān)系型數據庫：如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，都有結構化的表結構進(jìn)行存儲。
　　非關(guān)系型數據庫：如MongoDB、Redis等Key-Value存儲。 查看全部

　　什么是山寨搜索引擎“百google度”最早的山寨文化
　　.
　　網(wǎng)站Browser 和搜索蜘蛛程序假定網(wǎng)頁(yè)是用西方語(yǔ)言編碼的，所以用這些語(yǔ)言編寫(xiě)的網(wǎng)頁(yè)不需要這個(gè)標簽。為了讓瀏覽器正確顯示，亞洲、阿拉伯和古代斯拉夫文本確實(shí)需要這個(gè)標簽。因此，當搜索引擎看到這些語(yǔ)言的表達時(shí)，對網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)言的正確顯示有很高的保證。
　　3、內容分析
　　搜索引擎最終通過(guò)研究?jì)热葜械淖址Ｊ絹?lái)確定網(wǎng)頁(yè)的語(yǔ)言。即使是短短兩句話(huà)的網(wǎng)頁(yè)，內容分析的準確率也是非常高的。只有在內容分析后仍不確定時(shí)才使用元標記。
　　在大多數情況下，搜索引擎會(huì )正確確定網(wǎng)頁(yè)的內容。對于只有幾個(gè)字的網(wǎng)頁(yè)，確保網(wǎng)頁(yè)被正確識別是很重要的。正確的編碼語(yǔ)言和元語(yǔ)言標簽非常重要。
　　下面讓我們看看什么是山寨搜索引擎
　　“百個(gè) Google 學(xué)位”
　　最早的山寨搜索引擎曾經(jīng)出名。山寨搜索引擎的型號最先確定，訪(fǎng)問(wèn)量高，但功能簡(jiǎn)單，用戶(hù)需要左右拖動(dòng)才能看到完整結果。
　　《百谷虎》
　　由于某新聞媒體的報道，最近小有名氣，高舉“山寨”的大旗，讓國人開(kāi)始明白什么是山寨搜索引擎，名字也很有創(chuàng )意?？上б驗樗阉鹘Y果被并排擠壓，似乎沒(méi)有實(shí)際使用價(jià)值。
　　“山寨文化”在每個(gè)人心目中可能有不同的感受，但隨著(zhù)這股風(fēng)越來(lái)越大，可見(jiàn)草根對“山寨”的內涵還是相當認同的。百度和谷歌都在討論。戰斗激烈，都指責對方結果不公，但山寨搜索堅持要把這兩個(gè)敵人放在一起?；蛟S很多人對“仿冒搜索”嗤之以鼻，但對于普通網(wǎng)民來(lái)說(shuō)，誰(shuí)在搜索并不重要，我們需要的結果才是最重要的。如果是你，你會(huì )選擇誰(shuí)？
　　搜索引擎優(yōu)化（searchengineoptimization，簡(jiǎn)稱(chēng)seo）搜索引擎優(yōu)化就是搜索引擎優(yōu)化，英文描述是tousesometechnicstomakeyourwebsiteinthetopplacesinsearchenginewhensomebodyisusingsearchenginetofindsomething，翻譯成中文就是“搜索引擎優(yōu)化”，一般簡(jiǎn)稱(chēng)為搜索優(yōu)化。相關(guān)搜索知識還包括searchenginemarketing（搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)）、searchenginepositioning（搜索引擎定位）、searchengineranking（搜索引擎排名）等。
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，可以在互聯(lián)網(wǎng)上搜索到的網(wǎng)頁(yè)越來(lái)越多，網(wǎng)頁(yè)內容的質(zhì)量也變得參差不齊。沒(méi)有保證。因此，未來(lái)的搜索引擎將向知識型搜索引擎方向發(fā)展，希望為搜索者提供更準確、更適用的信息。目前，互聯(lián)網(wǎng)上的百科全書(shū)如雨后春筍般涌現。另一方面，近年來(lái)，許多公司都在嘗試改進(jìn)搜索以更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的要求。其中，copernicagent等搜索代理就是其中之一。
　　在臺灣，Webgenie 是一家使用文本挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)搜索引擎產(chǎn)品的公司。利用人工智能算法，可以實(shí)現目前搜索引擎所缺乏的簡(jiǎn)單人機交互方式，如相關(guān)詞提示。 、動(dòng)態(tài)分類(lèi)詞提示等[1]，算是比較另類(lèi)的搜索引擎產(chǎn)品。
　　如何使用搜索引擎
　　搜索關(guān)鍵詞still
　　選擇搜索關(guān)鍵詞的原則是首先確定你想要達到的目標，并在你的腦海中形成一個(gè)更清晰的概念，也就是我在尋找什么？它是一份信息性文件嗎？或者它是一種產(chǎn)品或服務(wù)？然后分析這些信息的共性以及區別于其他類(lèi)似信息的特征，最后從這些定向概念中提取出最具代表性的關(guān)鍵詞。如果完成了這一步，您通?？梢钥焖俣ㄎ坏侥檎业膬热?，而且大多數時(shí)候您不需要使用其他更復雜的搜索技術(shù)。
　　細化搜索條件
　　您提供的搜索條件越具體，搜索引擎返回的結果就越準確。
　　例如，如果您想查找有關(guān)電腦冒險游戲的信息，輸入游戲將無(wú)濟于事。電腦游戲的范圍更小。當然最好輸入computeradventuregame，返回的結果會(huì )準確很多。
　　另外，一些功能性詞匯和過(guò)于常用的名詞，如英文的“and”、“how”、“what”、“web”、“homepage”和“的”、“地”、“”等搜索引擎由于不支持“和”，這些詞被稱(chēng)為停用詞（stopwords）或過(guò)濾詞（filterwords），這些詞在搜索時(shí)會(huì )被搜索引擎忽略。
　　善用搜索邏輯命令
　　搜索引擎基本上支持額外的邏輯命令查詢(xún)。常用的是“+”和“-”符號，或相應的布爾邏輯命令and、or、and not。好好利用這些命令符號，可以大大提高我們的搜索準確率。
　　完全匹配搜索
　　除了使用前面提到的邏輯命令縮小查詢(xún)范圍外，還可以使用""引號（注意是英文字符。雖然現在有些搜索引擎支持中文標點(diǎn)，但考慮到其他引擎，最好養成使用英文字符的習慣）進(jìn)行精確匹配查詢(xún)（也稱(chēng)為詞組搜索）。
　　特殊搜索命令
　　標題搜索
　　大多數搜索引擎都支持對網(wǎng)頁(yè)標題的搜索。命令是“標題：”。搜索標題時(shí)，上述邏輯符號和精確匹配原則同樣適用。
　　網(wǎng)站search
　　另外，我們還可以搜索網(wǎng)站，命令是“site:”（google）、“host:”（altavista）、“url:”（infoseek）或“domain:”（hotbot）。
　　鏈接搜索
　　在google和altavista中，用戶(hù)可以使用“l(fā)ink:”命令來(lái)查找網(wǎng)站外部入站鏈接（inboundlinks）。其他一些引擎也有相同的功能，但命令格式略有不同。您可以使用此命令查看它是誰(shuí)以及有多少網(wǎng)站 與您鏈接。 （版本：中國電子商務(wù)研究中心）
　　關(guān)于搜索引擎的使用和網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)言識別的分析文章：
　　·網(wǎng)站結站群軟件結構優(yōu)化，給用戶(hù)帶來(lái)更貼心的身體
　　·另外，站群機構的內容結構如何合理分配，自動(dòng)更新
　　·近年的分類(lèi)信息是什么站群息和企業(yè)黃頁(yè)的網(wǎng)站越
　　·王世帆：教SEO新手如何接單，自動(dòng)賺錢(qián)。
　　·大連網(wǎng)絡(luò )推廣培訓充滿(mǎn)營(yíng)銷(xiāo)助力打造網(wǎng)絡(luò )推廣精英
　　·WordPress博客系統SEO優(yōu)化的十大技巧站群soft
　　本文標題：如何使用搜索引擎及網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)言識別分析 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集src器的自動(dòng)識別算法的特點(diǎn)是什么？
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法有兩種，一種是結構匹配，即根據每一個(gè)script標簽的label等屬性的值、src屬性、window屬性等匹配到的值進(jìn)行匹配，如果匹配到則采集，如果沒(méi)有匹配到，則沒(méi)有采集自動(dòng)識別算法一種是關(guān)鍵詞匹配，根據關(guān)鍵詞以及每一個(gè)標簽的label等屬性進(jìn)行匹配，如果關(guān)鍵詞和某個(gè)標簽匹配到則采集，如果沒(méi)有匹配到則沒(méi)有采集，采集自動(dòng)識別算法自動(dòng)識別技術(shù)的特點(diǎn)是匹配結果是以結構匹配為主，而不是大量script等屬性值的排列，也不是按照src值進(jìn)行排列，通過(guò)網(wǎng)頁(yè)抓取器使用什么采集技術(shù)，首先要判斷選擇什么技術(shù)。
　　quantizer是根據頁(yè)面中網(wǎng)頁(yè)內容的位置，數量，
　　看起來(lái)應該是網(wǎng)頁(yè)標簽解析錯誤匹配。自動(dòng)抓取更不可能了，肯定是抓下來(lái)之后發(fā)現和預期的沒(méi)有出現顯著(zhù)差別，就拒絕并且重新抓取。個(gè)人目前采用的方法是點(diǎn)擊匹配和邊抓邊取，但是很多頁(yè)面都太長(cháng)了，沒(méi)法點(diǎn)擊匹配。
　　遇到過(guò)類(lèi)似的問(wèn)題。后來(lái)遇到原因是，網(wǎng)站抓取框內的內容都是html文本內容，字符大小不一致，會(huì )造成被識別的頁(yè)面與要獲取的頁(yè)面內容差異很大，而且在采集的過(guò)程中也可能會(huì )出現誤操作產(chǎn)生的很多字符，整個(gè)頁(yè)面丟失了。建議使用首頁(yè)識別器抓取標簽。 查看全部

　　基于人工智能算法的智能采集系統設計方案設計（一）
　　一、平臺概覽
　　互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)數據采集平臺是基于智能算法開(kāi)發(fā)的智能采集系統。系統只需輸入網(wǎng)址即可智能識別采集對象，無(wú)需配置任何采集規則。該系統不僅可以對采集的數據進(jìn)行自動(dòng)化處理，還可以對采集過(guò)程中的數據進(jìn)行清洗，可以快速準確地獲取海量網(wǎng)絡(luò )數據。
　　二、主要參數
　　1.采集器homepage 輸入框：只能輸入一個(gè)網(wǎng)址。在這里輸入網(wǎng)址后，軟件會(huì )直接跳轉到任務(wù)編輯界面，用戶(hù)可以在任務(wù)編輯界面繼續操作。
　　2.我的問(wèn)題
　?。?）導入任務(wù)：可以選擇添加需要導入的文件，在選擇的組名下導入。
　?。?）創(chuàng )建任務(wù)：可以新建任務(wù)組；可以添加智能模式任務(wù)和流程圖模式任務(wù)。
　　(3）查看所有任務(wù)：搜索查看所有任務(wù)信息，包括任務(wù)名稱(chēng)、任務(wù)id、創(chuàng )建時(shí)間、結束時(shí)間、采集結果、狀態(tài)、操作；可以查看自動(dòng)導出的任務(wù)列表信息包括組名稱(chēng)、任務(wù)名稱(chēng)、自動(dòng)導出名稱(chēng)、狀態(tài)、導出成功（項目）、導出失?。椖浚?、操作。
　　3.創(chuàng )建流程圖模式：基于人工智能算法，輸入網(wǎng)址自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)內容和分頁(yè)，無(wú)需配置采集規則，一鍵采集數據。
　　4.Create流程圖模式：可以根據提示點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)內容生成可視化流程操作，生成采集規則，可以模擬任何思維操作。
　　5.Task First Interface
　　(1）Task grouping: 可以將任務(wù)分組設置
　　(2）任務(wù)名稱(chēng)：可以通過(guò)三種方式設置任務(wù)名稱(chēng)：自定義輸入、網(wǎng)頁(yè)標題、任務(wù)組名稱(chēng)_編號
　?。?）URL導入：可以通過(guò)手工導入、文件導入、量產(chǎn)導入采集的URL鏈接。
　　(4）URL預覽：可以預覽查看添加的URL鏈接。
　　6.Page Type：在頁(yè)面類(lèi)型中，采集data通過(guò)設置列表類(lèi)型和單頁(yè)類(lèi)型來(lái)設置。列表類(lèi)型可設置為自動(dòng)識別、手動(dòng)點(diǎn)擊列表、編輯列表XPath。
　　7.Paging setting：分頁(yè)設置可以設置分頁(yè)按鈕、瀑布式分頁(yè)、禁用分頁(yè)。在分頁(yè)按鈕中可以選擇設置自動(dòng)識別分頁(yè)，點(diǎn)擊分頁(yè)按鈕，編輯分頁(yè)XPath。
　　8.Settings采集Scope
　　(1）設置起始頁(yè)：可以設置當前頁(yè)或者自定義起始頁(yè)數
　　(2）設置結束頁(yè)：可以設置下一頁(yè)或自定義結束頁(yè)碼
　　(3）設置跳過(guò)項：可以設置跳過(guò)每頁(yè)前后的數據條數
　　(4）新條件：滿(mǎn)足設定條件時(shí)停止采集；在新條件中可以添加組織關(guān)系、組關(guān)系、字段名稱(chēng)、條件、值等信息，完成新建分組、新建條件、刪除條件等操作。
　　9.數據過(guò)濾：可以添加設置數據過(guò)濾的條件。在數據過(guò)濾中，您可以完成新建組、新建條件、刪除條件等操作。
　　10.Clear all：可以清除所有選中準備采集的數據。
　　11.depth采集：可以設置頁(yè)面鏈接的詳情頁(yè)數據采集設置
　　12.字段設置
　　(1）添加字段：可以根據數據抓取的需要添加字段
　?。?）可以修改字段名稱(chēng)、合并字段、頁(yè)面選擇、編輯字段XPath、刪除字段等
　　(3）Set value 屬性：可以為模塊設置操作，如提取文本、提取內部HTML、提取外部HTML、提取鏈接地址、提取圖片等媒體地址、提取輸入框內容、下載按鈕等.
　　(4）改為特殊字段：可以設置特殊字段包括采集時(shí)的時(shí)間、采集時(shí)的時(shí)間戳、當前網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)址、網(wǎng)頁(yè)的標題當前網(wǎng)頁(yè)，以及當前網(wǎng)頁(yè)的源代碼。
　　13.Flowchart 組件
　?。?）打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)：創(chuàng )建流程圖任務(wù)時(shí)，會(huì )自動(dòng)生成打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)組件。該組件作為任務(wù)組件使用，不可拖拽刪除，可編輯修改任務(wù)欄URL。
　　(2）Click：可點(diǎn)擊元素可以設置為包括循環(huán)點(diǎn)擊循環(huán)組件中的分頁(yè)按鈕，依次點(diǎn)擊循環(huán)組件中列表中的元素，以及手動(dòng)點(diǎn)擊該元素；click方法可以設置為包括單機、雙擊；點(diǎn)擊后是否打開(kāi)新標簽頁(yè)等內容操作。
　　(3）Extract data：在提取數據時(shí)，可以設置停止條件、數據過(guò)濾、清除所有字段、深入采集、添加字段等
　　(4）Timed等待：可以設置等待組件的內容
　　(5）滾動(dòng)頁(yè)面：可以添加滾動(dòng)頁(yè)面方法，包括滾動(dòng)到頁(yè)面底部和滾動(dòng)一屏高度；可以設置每次滾動(dòng)后的等待時(shí)間。
　?。?）input text：在文本組件中，可以設置輸入文本選擇輸入框，文本內容條件，組合文本的前幾列，輸入后按回車(chē)。
　　(7）移動(dòng)鼠標：移動(dòng)鼠標組件的作用是針對需要將內容移動(dòng)到網(wǎng)頁(yè)中的元素的情況，可以在組件中設置鼠標。
　　(8）Drop-down box：下拉框組件的作用是針對網(wǎng)頁(yè)中的下拉框選項?？梢栽诮M件中設置選擇下拉框和個(gè)別選項。
　　(9）Judgment：判斷組件可以針對不同的條件進(jìn)行判斷，進(jìn)行不同的操作?？梢栽谂袛嘟M件中設置判斷條件、判斷使用的文本、判斷范圍等內容操作。
　?。?0）Cycle：循環(huán)組件可以進(jìn)行一些操作，在組件中可以設置循環(huán)方法和選擇列表元素。
　　(11）Return：返回組件返回上一頁(yè)。
　?。?2）Copy：復制組件可以復制頁(yè)面元素的內容。
　　(13）驗證碼：可以設置驗證碼輸入框，選擇驗證碼圖片，選擇驗證碼提交按鈕，選擇驗證碼錯誤提示，在驗證中啟用自動(dòng)編碼等操作代碼組件。
　?。?4）循環(huán)外：循環(huán)外組件通常與判斷組件結合使用，即在條件滿(mǎn)足與否的情況下提前結束循環(huán)。
　　14.Begin采集
　　(1）timing start：定時(shí)啟動(dòng)可以設置周期采集的間隔時(shí)間、單次運行時(shí)間、啟動(dòng)頻率、啟動(dòng)日期、啟動(dòng)時(shí)間、停止時(shí)間。
　　(2）Intelligent Strategy：可以設置和添加智能切換和手動(dòng)切換的條件。
　　(3）自動(dòng)導出：對于自動(dòng)導出的數據，可以新建任務(wù)或者刪除自動(dòng)導出。
　　(4）file下載：可以在采集下載文件，可以設置采集下載的文件類(lèi)型、下載文件的存放路徑、文件夾規則選擇、文件名規則選擇、模塊操作例如文件。
　?。?）Acceleration Engine：可以根據引擎情況開(kāi)啟加速引擎。
　　(6）重復數據刪除：選擇或添加重復數據刪除條件，設置其執行動(dòng)作包括數據重復時(shí)跳過(guò)繼續采集，數據重復時(shí)停止任務(wù)。
　　相關(guān)產(chǎn)品：消費者行為分析、消費者數據分析 查看全部

　　程序員最難學(xué)的7-0多個(gè)運營(yíng)分析報告
　　程序員最難學(xué)的不是java或c++，而是社交，俗稱(chēng)“嫂子”。
　　在社交方面，我被認為是程序員中最好的程序員。
　　
　　我將所有微博營(yíng)銷(xiāo)案例抓取到一張 Excel 表格中。
　　7-0多份運營(yíng)分析報告，一鍵下載
　　
　　網(wǎng)站中的案例需要一一下載↑
　　
　　對于表中的案例，喜歡和下載較多的↑
　　讓我告訴你，如果我早兩年爬行，我現在的室友會(huì )是誰(shuí)？ ！
　　1- 什么是爬蟲(chóng)
　　爬蟲(chóng)，即網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。就是按照一定的規則自動(dòng)抓取網(wǎng)絡(luò )上的數據。
　　比如自動(dòng)抓取“社交營(yíng)銷(xiāo)案例庫”的案例。
　　想象一下，如果手動(dòng)瀏覽頁(yè)面下載這些案例，流程是這樣的：
　　
　　1- 打開(kāi)案例庫頁(yè)面
　　2- 點(diǎn)擊案例進(jìn)入詳情頁(yè)面
　　3- 點(diǎn)擊下載案例pdf
　　4- 返回案例庫頁(yè)面，點(diǎn)擊下一個(gè)案例，重復前三步。
　　如果要下載所有的pdf案例，需要安排專(zhuān)人反復機械地下載。顯然，這個(gè)人的價(jià)值很低。
　　爬蟲(chóng)取代了這種機械重復、低價(jià)值的數據采集動(dòng)作，利用程序或代碼自動(dòng)批量完成數據采集。
　　
　　爬蟲(chóng)的好處
　　簡(jiǎn)單總結一下，爬蟲(chóng)的好處主要有兩個(gè)方面：
　　1- 自動(dòng)爬取，解放人力，提高效率
　　機械的、低價(jià)值的工作，用機器來(lái)完成工作是最好的解決方案。
　　2- 數據分析，跳線(xiàn)獲取優(yōu)質(zhì)內容
　　與手動(dòng)瀏覽數據不同，爬蟲(chóng)可以將數據匯總整合成數據表，方便我們以后做數據統計和數據分析。
　　例如，在“社交營(yíng)銷(xiāo)案例庫”中，每個(gè)案例都有查看次數和下載次數。如果要按查看次數排序，可以?xún)?yōu)先查看查看次數最多的案例。將數據抓取到Excel表格中，并使用排序功能，方便瀏覽。
　　
　　爬蟲(chóng)案例
　　可以抓取任何數據。
　　掌握了爬蟲(chóng)的技巧，可以做的事情很多。
　　**
　　Excelhome 的帖子抓取
　　**
　　我教Excel，Excelhome論壇是個(gè)大寶。
　　
　　一張一張看太難了。我抓取了1.400 萬(wàn)個(gè)帖子，然后選擇了觀(guān)看次數最多的帖子。
　　
　　窗簾選擇文章攀取
　　窗簾是梳理輪廓的好工具。很多大咖用窗簾寫(xiě)讀書(shū)筆記，不用看全書(shū)也能學(xué)會(huì )要點(diǎn)。
　　
　　沒(méi)時(shí)間一一瀏覽屏幕上選中的文章，爬取所有選中的文章，整理出自己的知識大綱。
　　
　　2- 簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)，鋒利的工具
　　說(shuō)到爬蟲(chóng)，大部分人都會(huì )想到編程計數、python、數據庫、beautiful、html結構等，讓人望而生畏。
　　其實(shí)基本的爬蟲(chóng)很簡(jiǎn)單。借助一些采集軟件，一鍵即可輕松完成。
　　常用爬蟲(chóng)軟件
　　我抓取數據時(shí)用到了以下軟件，推薦給大家：
　　
　　1-優(yōu)采云采集器
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，采集data和向導模式可通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊，用戶(hù)無(wú)需任何技術(shù)基礎，輸入網(wǎng)址，一鍵提取數據。
　　這是我接觸的第一個(gè)爬蟲(chóng)軟件，
　　優(yōu)點(diǎn)：
　　1-使用過(guò)程簡(jiǎn)單，上手特別好。
　　缺點(diǎn)：
　　1- 進(jìn)口數量限制。 采集，非會(huì )員只能導出1000條數據。
　　2- 導出格式限制。非會(huì )員只能導出為txt文本格式。
　　2-優(yōu)采云
　　無(wú)需學(xué)習爬蟲(chóng)編程技術(shù)，簡(jiǎn)單三步即可輕松抓取網(wǎng)頁(yè)數據，支持多種格式一鍵導出，快速導入數據庫
　　在優(yōu)采云無(wú)法滿(mǎn)足我的需求后，我開(kāi)始嘗試更專(zhuān)業(yè)的采集軟件并找到了優(yōu)采云。
　　優(yōu)點(diǎn)：
　　1-采集功能更強大，您可以自定義采集流程。
　　2- 導出格式和數據量沒(méi)有限制。
　　缺點(diǎn)：
　　1- 過(guò)程有點(diǎn)復雜，新手上手難度較大。
　　3-優(yōu)采云采集器（推薦）
　　智能識別數據，小白神器
　　基于人工智能算法，只需輸入網(wǎng)址即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕，無(wú)需配置任何采集規則，一鍵采集。自動(dòng)識別列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格、電子郵件等
　　這是我現在用的采集軟件?？梢哉f(shuō)抵消了前兩個(gè)采集器的優(yōu)缺點(diǎn)，體驗更好。
　　優(yōu)點(diǎn)：
　　1-自動(dòng)識別頁(yè)面信息，簡(jiǎn)單上手
　　2- 導出格式和數據量沒(méi)有限制
　　目前沒(méi)有發(fā)現缺點(diǎn)。
　　
　　3- 爬蟲(chóng)操作流程
　　注意，注意，接下來(lái)是動(dòng)手部分。
　　以“屏幕選擇文章”為例，用“優(yōu)采云采集器”體驗爬行的樂(lè )趣。
　　
　　采集后的效果如下：
　　
　　1- 復制采集的鏈接
　　打開(kāi)窗簾官網(wǎng)，點(diǎn)擊“精選”，進(jìn)入選中的文章頁(yè)面。
　　復制特色頁(yè)面的網(wǎng)址：
　　
　　2-優(yōu)采云采集data
　　1-登錄“優(yōu)采云采集器”官網(wǎng)，下載安裝采集器。
　　
　　2-打開(kāi)采集器后，在“智能模式”中點(diǎn)擊“開(kāi)始采集”創(chuàng )建一個(gè)新的smart采集。
　　
　　3- 粘貼到屏幕的選定網(wǎng)址中，點(diǎn)擊立即創(chuàng )建
　　
　　在這個(gè)過(guò)程中采集器會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面上的列表和數據內容。整個(gè)過(guò)程由AI算法自動(dòng)完成，等待識別完成。
　　
　　頁(yè)面分析與識別↑
　　
　　頁(yè)面識別完成↑
　　4- 點(diǎn)擊“Start采集”->“Enable”開(kāi)始爬蟲(chóng)之旅。
　　
　　3-采集數據導出
　　在數據爬取過(guò)程中，您可以點(diǎn)擊“停止”結束數據爬取。
　　
　　或者等待數據爬取完成，在彈出的對話(huà)框中點(diǎn)擊“導出數據”。
　　
　　導出格式，選擇 Excel，然后導出。
　　
　　4- 使用 HYPERLINK 函數添加超鏈接
　　打開(kāi)導出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超鏈接，一鍵打開(kāi)對應的文章。
　　
　　公式如下：
　　=HYPERLINK(B2,"點(diǎn)擊查看")
　　到此，您的第一個(gè)爬蟲(chóng)之旅已成功完成！
　　
　　4- 總結
　　爬蟲(chóng)就像在 VBA 中記錄宏，記錄重復動(dòng)作而不是手動(dòng)重復操作。
　　我今天看到的只是簡(jiǎn)單的數據采集。關(guān)于爬蟲(chóng)的話(huà)題還有很多，都是很深入的內容。例如：
　　1- 身份驗證。需要登錄才能抓取頁(yè)面。
　　2- 瀏覽器檢查。比如公眾號文章只能獲取微信閱讀數。
　　3- 參數驗證（驗證碼）。該頁(yè)面需要驗證碼。
　　4- 請求頻率。例如頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間不能小于10秒
　　5- 數據處理。需要抓取的數據需要從數字、英文等內容中提取出來(lái)。 查看全部

　　半結構化數據挖掘的幾種主要特點(diǎn)是什么？
　　專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的information采集方法
　　技術(shù)領(lǐng)域：
　　本發(fā)明涉及數據挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于網(wǎng)頁(yè)數據挖掘的信息采集方法。
　　背景技術(shù)：
　　Web（網(wǎng)頁(yè)）數據挖掘是從 Web 資源中提取信息或知識的過(guò)程。它將傳統的數據挖掘思想和方法應用于 Web，從 Web 文檔和 Web 活動(dòng)中提取有趣和潛在的信息。 ，有用的模式和隱藏的信息。 Web 上的數據不同于傳統的數據庫數據。傳統數據庫有固定的數據模型，具體的數據可以根據這個(gè)模型進(jìn)行描述；而網(wǎng)絡(luò )上的數據非常復雜，也沒(méi)有具體的模型描述。每個(gè)站點(diǎn)的數據都是獨立設計的，數據本身具有自我描述和動(dòng)態(tài)可變性，所以Web數據具有一定的結構，但由于自我描述層面的存在，是一種不完整的結構化數據，也稱(chēng)為半結構化數據。半結構化也是 Web 數據的一個(gè)特征。 Web數據挖掘首先要解決的是半結構化數據源模型和半結構化模型的查詢(xún)和集成技術(shù)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，模型必須是清晰的和半結構化的。模型。整個(gè)過(guò)程需要大量的人力物力，所以成熟的技術(shù)和產(chǎn)品并不多。根據對Web數據的興趣程度不同，Web挖掘一般可以分為三類(lèi)：Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web使用挖掘。其中，Web內容挖掘主要是對Web上的數據進(jìn)行整合和采集，并通過(guò)一定的分類(lèi)和壓縮，將其轉化為對用戶(hù)有價(jià)值的有用數據資源。
　　傳統的網(wǎng)頁(yè)內容挖掘一般采用兩種模式進(jìn)行，一種是采集非結構化數據，另一種是采集半結構化數據。其中，非結構化數據一般是指網(wǎng)絡(luò )上的一些自由文本，包括小說(shuō)、新聞等，這方面的研究相對較多，大多是基于詞袋或向量表示。此方法將單個(gè)單詞視為文檔集合中的屬性。只從統計的角度孤立地看詞匯，忽略詞匯的位置和上下文。 Web 上半結構化數據的挖掘是指挖掘具有 HTML（超文本標記語(yǔ)言）和超鏈接等附加結構的信息。它的應用包括超鏈接文本的分類(lèi)和聚類(lèi)。 , 發(fā)現文檔之間的關(guān)系，提出半結構化文檔中的模式和規則等。如果要做Web數據挖掘和信息采集，需要用到數據分類(lèi)、聚合、關(guān)聯(lián)等知識，更詳細地說(shuō)，只有分類(lèi)必須使用統計方法、機器學(xué)習方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法。 ，需要用到的計算機算法有貝葉斯法和非參數法，BP（Error Back I^ropagation，誤差反向傳播算法）算法等。這種方式得到的數據清晰豐富，但是對于一些基礎應用來(lái)說(shuō)成本太高，對于開(kāi)發(fā)的時(shí)效性來(lái)說(shuō)確實(shí)是一個(gè)很大的負擔。
　　傳統方法需要以大量的Web數據為基礎，再用復雜的算法過(guò)濾有用的信息，最終得到你需要的部分。這不僅在實(shí)現手段上有難度，而且需要很高的硬件支持和非常流暢的網(wǎng)絡(luò )，否則就沒(méi)有辦法從Web上獲取更多的數據。因此，傳統的基于Web數據挖掘的信息采集方法，對于一些比較簡(jiǎn)單的需求，信息量較小的采集需求，成本太高，時(shí)間太長(cháng)。
　　發(fā)明內容
　　(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是如何提供一種基于網(wǎng)頁(yè)數據挖掘的information采集方法，以較低的成本和(2)技術(shù)方案為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于web數據挖掘的信息采集的方法，包括步驟A從目標Web文檔中獲取信息采集信息;B判斷采集的信息類(lèi)型是否為固定格式數據，如果是，則轉到步驟E；否則，從該信息中去除無(wú)用信息采集對信息進(jìn)行整理，然后進(jìn)行步驟C； C：判斷采集的信息類(lèi)型是否為半結構化數據，如果是，則對采集的信息進(jìn)行模式發(fā)現，然后執行步驟D；否則執行步驟E；D判斷是否保存如果有模式等待采集信息的模板，如果是，轉步驟E；否則，分析等待采集信息的模式后，保存其模式模板，然后進(jìn)行步驟E； E為等待采集Information進(jìn)行歸類(lèi)，去除重復信息后創(chuàng )建搜索目錄； F 將待處理的采集 信息存儲在本地計算機上。優(yōu)選地，在步驟F之后，還包括步驟G，從待處理的采集信息中獲取用于顯示的數據。優(yōu)選地，在步驟G中，將待使用的采集信息解壓后，獲取待使用的數據進(jìn)行顯示。優(yōu)選地，步驟A中的Web文檔的對象包括在線(xiàn)Web文檔、電子郵件、電子文檔、新聞組、網(wǎng)站日志數據或通過(guò)Web形成的交易數據庫中的數據。優(yōu)選地，步驟B中的固定格式數據在Web上具有較好的統計性。固定格式數據包括天氣預報、實(shí)時(shí)新聞、財經(jīng)新聞、航班信息或股票信息。優(yōu)選地，步驟B中的無(wú)用信息包括冗余廣告鏈接、冗余格式標簽、自動(dòng)識別段落或自動(dòng)識別字段。優(yōu)選地，在步驟C中，對要為采集的信息進(jìn)行模式發(fā)現包括在同一個(gè)網(wǎng)站內或多個(gè)網(wǎng)站之間進(jìn)行模式發(fā)現。在步驟D中，對等待的采集信息進(jìn)行模式分析包括對步驟C中產(chǎn)生的模式進(jìn)行驗證和解釋。 優(yōu)選地，等待采集信息按照預定的壓縮算法進(jìn)行壓縮后，然后存儲在本地計算機。 (三)有益效果本發(fā)明基于web數據挖掘信息采集的方法集成了多種數據挖掘方法，對于不同的數據類(lèi)型為采集信息，通過(guò)采用相應的數據挖掘方法，可以以更低的成本和更短的時(shí)間滿(mǎn)足需求簡(jiǎn)單、數據量小的信息采集信息需求。同時(shí)，對于半結構化數據，首先進(jìn)行模態(tài)分析后，模態(tài)模板自動(dòng)保存.當采集這類(lèi)信息重復出現時(shí)，不需要再次進(jìn)行模態(tài)分析，進(jìn)一步減少了運算時(shí)間。
　　圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例基于網(wǎng)頁(yè)數據挖掘的信息采集方法流程圖。
　　具體實(shí)施方式以下結合附圖和例子，對本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行說(shuō)明。
　　更詳細地描述。以下實(shí)施例用于說(shuō)明本發(fā)明，但不用于限制本發(fā)明的范圍。實(shí)施例一本實(shí)施例假設采集信息為新浪網(wǎng)新聞頻道的新聞數據。圖1為本發(fā)明實(shí)施例基于網(wǎng)頁(yè)數據挖掘的信息采集方法流程圖。如圖1所示，該方法包括步驟A，從目標Web文檔中獲取采集的信息。這里的目標Web文件是新浪網(wǎng)新聞頻道的Web文件。需要說(shuō)明的是，本發(fā)明的目標Web文檔還可以包括電子郵件、電子文檔、新聞組、網(wǎng)站日志數據或通過(guò)Web形成的交易數據庫中的數據。步驟B 判斷出待采集的信息類(lèi)型不是固定格式數據后，利用決策樹(shù)、分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則等，將待采集的信息中無(wú)用信息去掉，然后排序信息，然后轉到步驟C。無(wú)用信息包括廣告鏈接、冗余格式標簽、自動(dòng)識別段落或自動(dòng)識別字段等。信息組織是將待處理的采集信息組織成規則的邏輯形式。 Step C 對要為采集的信息進(jìn)行模式發(fā)現，即搜索當前的Web模型結構，分析標準HTML頁(yè)面的內容，檢索頭信息，使用HITS（Hypertext-hduced Topic Search）算法和I^ ageRank (Webpage Level Algorithm) 該算法進(jìn)行數據分析，計算網(wǎng)頁(yè)之間超鏈接的質(zhì)量，從而得到頁(yè)面的權重，分析有效鏈接地址，最終得到信息對應的模式為采集，然后執行步驟 D。
　　這里，待定采集信息的模式發(fā)現包括同一個(gè)網(wǎng)站內或多個(gè)網(wǎng)站之間的模式發(fā)現。步驟D，判斷待采集信息的模式模板是否保存，如果保存，則執行步驟E；否則，解析待采集信息的模式模板并保存模式模板，然后執行步驟E。對待采集信息進(jìn)行模式分析，包括對步驟C中生成的模式進(jìn)行驗證和解釋?zhuān)數谝淮螆绦胁杉@類(lèi)信息時(shí)，需要對采集信息進(jìn)行模式分析k15@ 并保存其模式模板；再次執行此類(lèi)信息采集時(shí)，只需直接讀取模式模板即可。然后直接訪(fǎng)問(wèn)數據，從而有效節省信息采集的時(shí)間。步驟E 根據不同的信息類(lèi)型將信息明細分類(lèi)為采集，去除重復信息后創(chuàng )建搜索目錄。在步驟F中，將待采集的信息按照預定的壓縮算法進(jìn)行壓縮，然后存儲在本地計算機上。步驟G 等待采集信息解壓后，從等待采集信息中獲取待使用數據并顯示。實(shí)施例二在本實(shí)施例中，假設采集信息為航班信息，如圖1所示。如圖1所示，該方法包括步驟A，從目標Web文檔中獲取等待的采集信息。航班信息的一般格式比較固定，更新頻率很低，而且很多現有的WebServers都提供相關(guān)服務(wù)，所以可以選擇使用RSS（Really Simple Syndication）采集器來(lái)自一個(gè)可用的ffebServers 采集航班信息設置航班信息更新周期后，RSS采集器可以定期從可用的Webservers獲取航班信息。
　　步驟B 判斷等待的采集信息即航班信息屬于固定格式數據后，直接執行步驟E。與航班信息類(lèi)似，固定格式數據還包括天氣預報、實(shí)時(shí)新聞、財經(jīng)新聞或股票
　　機票、優(yōu)惠券等 Step E 對航班信息進(jìn)行簡(jiǎn)單分類(lèi)，去除重復信息后創(chuàng )建搜索目錄。步驟F：按照預定的壓縮算法對航班信息進(jìn)行壓縮，然后存儲在本地計算機上。步驟G 航班信息解壓后，從等待的采集信息中獲取到要使用的數據并顯示出來(lái)。本發(fā)明實(shí)施例中基于網(wǎng)頁(yè)數據挖掘的信息采集方法集成了多種數據挖掘方法，對于不同類(lèi)型的數據為采集信息，可以以較低的成本使用相應的數據挖掘方法和更短的時(shí)間滿(mǎn)足需求簡(jiǎn)單、數據量小的信息采集。同時(shí)，對于半結構化數據，在第一次模態(tài)分析后會(huì )自動(dòng)保存模態(tài)模板。當采集這類(lèi)信息重復出現時(shí)，就不需要再次進(jìn)行模態(tài)分析，進(jìn)一步減少了運算時(shí)間。以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明，并不用于限制本發(fā)明。相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員還可以在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下進(jìn)行各種變化和修改。因此，所有等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范圍，本發(fā)明的專(zhuān)利保護范圍應以權利要求書(shū)為準。
　　聲明
　　1.一種基于Web數據挖掘的信息采集方法，其特征在于包括步驟A，從目標Web文檔中獲取信息為采集； B判斷采集的信息類(lèi)型是否為固定格式數據，如果是，則轉步驟E；否則，從等待的采集信息中去除無(wú)用信息，然后進(jìn)行信息排序，再進(jìn)行步驟C； C判斷等待的采集信息類(lèi)型是否為半結構化數據，如果是，則對掛起的采集信息進(jìn)行模式發(fā)現，然后執行步驟D；否則，執行步驟E； D 判斷待處理的采集信息的模式模板是否保存，如果保存，則執行步驟E；否則，分析等待采集信息的模式后，保存其模式模板，然后執行步驟E； E 對等待的采集信息進(jìn)行分類(lèi)，去除重復信息后創(chuàng )建搜索目錄； F 將采集 信息存儲在本地計算機上。
　　2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟F之后，還包括步驟G，從所述信息中獲取待使用的數據為采集進(jìn)行展示。
　　3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟G中，將信息解壓為采集后，獲取待使用的數據進(jìn)行顯示。
　　4.如權利要求1所述的方法，其中步驟A中的目標Web文檔包括形成的交易數據庫中的在線(xiàn)Web文檔、電子郵件、電子文檔、新聞組、網(wǎng)站日志數據或Web數據。
　　5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟B中的固定格式數據具有Web上的統計數據資源供爬??；固定格式數據包括天氣預報、實(shí)時(shí)新聞、財經(jīng)新聞、航班信息或股票信息。
　　6.如權利要求1所述的方法，其中步驟B中的無(wú)用信息包括冗余廣告鏈接、冗余格式標簽、自動(dòng)識別段落或自動(dòng)識別字段。
　　7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟C中，待處理采集信息的模式發(fā)現包括：同一網(wǎng)站內或多個(gè)網(wǎng)站之間及時(shí)模式發(fā)現。
　　8.如權利要求1所述的方法，其中，在步驟D中，對要成為采集的信息進(jìn)行模式分析包括驗證和解釋步驟C中生成的模式。
　　9.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟F中，將待采集的信息按照預定的壓縮算法進(jìn)行壓縮，然后存儲在本地計算機上。
　　全文摘要
　　本發(fā)明公開(kāi)了一種基于網(wǎng)頁(yè)數據挖掘的信息采集方法，涉及數據挖掘技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟A，從目標Web文檔中獲取信息為采集； B判斷采集的信息類(lèi)型是否為固定格式數據，如果是，則執行步驟E；否則，對去除無(wú)用信息后的信息進(jìn)行整理，執行步驟C； C判斷采集的信息類(lèi)型是否為半結構化數據，如果是，進(jìn)行模式發(fā)現，轉步驟D；否則，轉到步驟E； D判斷是否有存儲的模式模板，如果有，轉步驟E；否則，進(jìn)行形態(tài)分析后，保存形態(tài)模板，執行步驟E； E 刪除重復信息并將其存儲在本地計算機上。該方法可以以較低的成本和較短的時(shí)間滿(mǎn)足需求簡(jiǎn)單、數據量小的信息采集的需求。
　　文件編號 G06F17/30GK102402592SQ20111034478
　　出版日期 2012 年 4 月 4 日申請日期 2011 年 11 月 4 日優(yōu)先權日期 2011 年 11 月 4 日
　　發(fā)明人張旭良、戴福豪、王磊、馬彤申請人： 查看全部

　　垂直爬蟲(chóng)無(wú)法直接移植到其他網(wǎng)站程序設計的局限性
　　[摘要]：由于互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和普及，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為一個(gè)非常重要的信息來(lái)源。并且越來(lái)越多的網(wǎng)民越來(lái)越渴望在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)中高效、準確地找到目標主題頁(yè)面，實(shí)現從主題頁(yè)面中定制化的實(shí)體信息抽取。在傳統搜索引擎領(lǐng)域，主題爬蟲(chóng)和垂直爬蟲(chóng)是比較流行的獲取特定主題和特定網(wǎng)站數據的方法。然而，主題爬蟲(chóng)更注重對主題頁(yè)面的搜索，往往忽略對頁(yè)面信息準確提取的深入研究。垂直爬蟲(chóng)雖然可以實(shí)現對一個(gè)網(wǎng)站的精準信息提取，但其主要缺點(diǎn)之一是可移植性差，無(wú)法實(shí)現對不同網(wǎng)站的通用抓取，自動(dòng)化程度低。經(jīng)典的WEB信息抽取方法雖然在各個(gè)自適應領(lǐng)域都取得了一定的成果，但也存在適用范圍的局限性和抽取算法效率低的問(wèn)題；同時(shí)，這些方法基本上只針對目標WEB頁(yè)面實(shí)體。對信息抽取的研究忽略了對目標頁(yè)面搜索策略的研究；因此，現有的經(jīng)典WEB實(shí)體信息抽取方法在應用和研究范圍上都有其局限性。本文針對垂直爬蟲(chóng)不能直接移植到其他網(wǎng)站，程序設計需要大量人工干預的弊端，以及經(jīng)典WEB實(shí)體信息抽取方法的局限性，提出了一種高效且高度便攜的WEB實(shí)體信息提取算法，提取算法的研究包括主題頁(yè)面搜索定位和頁(yè)面信息提取兩部分：（1)在主題頁(yè)面搜索定位部分，一種有監督的廣度優(yōu)先網(wǎng)頁(yè)加權搜索策略提出自動(dòng)識別主題目標和目錄頁(yè)面URL，利用URL聚類(lèi)生成URL正則表達式過(guò)濾器，利用正則表達式過(guò)濾器大范圍搜索相關(guān)頁(yè)面，同時(shí)輔以隧道技術(shù)基于網(wǎng)頁(yè)權重計算實(shí)現最佳監督優(yōu)先級實(shí)驗證明搜索策略設計本文所介紹的內容可以確保爬蟲(chóng)能夠完整、快速、準確地定位和下載與主題相關(guān)的頁(yè)面，并且具有較高的搜索效率和準確性。
　　(2)頁(yè)面信息抽取部分，結合多種經(jīng)典WEB信息抽取技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，提出一種基于配置信息自動(dòng)生成數據分析路徑模板的方法?；谂渲眯畔?，爬蟲(chóng)可實(shí)現定制化WEB實(shí)體信息數據的準確完整提取，自動(dòng)生成數據分析路徑模板，充分保證信息提取的效率和準確性，提高自動(dòng)化程度。利用WEB的原理本文提出的實(shí)體信息提取算法，本文設計實(shí)現了一個(gè)通用的垂直爬蟲(chóng)系統，該系統的實(shí)現是WEB數據采集器的具體應用，該系統可以實(shí)現高效、快速、準確的定制數據方便的配置信息后抓取不同的網(wǎng)站，高可移植性和stro多功能性。同時(shí)也證明了本文提出的WEB實(shí)體信息提取算法是合理有效的，具有較高的應用價(jià)值，也豐富了WEB信息提取領(lǐng)域的理論和應用研究。 查看全部

　　優(yōu)采云采集器告訴你：網(wǎng)絡(luò )數據采集/網(wǎng)頁(yè)數據抓取
　　互聯(lián)網(wǎng)上的自動(dòng)數據抓取大約與互聯(lián)網(wǎng)存在的時(shí)間一樣長(cháng)。如今，大眾似乎更傾向于稱(chēng)其為“網(wǎng)絡(luò )數據采集/網(wǎng)絡(luò )數據爬蟲(chóng)”，有時(shí)將網(wǎng)絡(luò )數據采集程序稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（蜘蛛）。 采集 常用的方法是寫(xiě)一個(gè)自動(dòng)化的程序向web服務(wù)器請求數據，但是大多數不擅長(cháng)編寫(xiě)程序的朋友使用現成的通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具，然后解析數據提取需要的信息.
　　但是很多網(wǎng)頁(yè)也會(huì )保護自己的數據，所以會(huì )遇到數據抓取困難的悲劇，還有一個(gè)比較郁悶的，就是根本爬不出來(lái)，說(shuō)不定就被提交了到服務(wù)器。處理好的表單被拒絕了，可能是因為我的IP地址被定義為網(wǎng)絡(luò )機器人或者被網(wǎng)站不明原因屏蔽，無(wú)法繼續訪(fǎng)問(wèn)。
　　但是真的不能爬嗎？ 優(yōu)采云采集器 告訴你：不！為了克服網(wǎng)站對采集或采集的部分防御的困難，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具優(yōu)采云采集器還是很有用的。高能來(lái)襲，請自行獲取。
　　國外網(wǎng)站采集
　　有網(wǎng)友提到國外網(wǎng)站采集很慢，不能直接使用數據。這樣的采集其實(shí)可以使用國外的代理服務(wù)器。 采集可以有效提升速度。要將數據轉成中文，可以使用翻譯插件翻譯采集。
　　網(wǎng)站請求失敗
　　目標網(wǎng)站通常在收到請求時(shí)檢查Headers中的User-Agent字段。如果不攜帶正常的User-Agent信息，則請求無(wú)法通過(guò)。所以我們要把User-Agent屬性設置成不容易引起懷疑的東西。 網(wǎng)站的另一部分將檢查請求頭中的Referer字段以防止被盜。那么就需要通過(guò)對請求的抓包分析，將Referer值修改為目標網(wǎng)站域名。這些都是在優(yōu)采云采集器 直接在“其他設置”中修改就可以了。另外在優(yōu)采云采集器中可以自定義列表頁(yè)、多頁(yè)、頁(yè)眉。
　　頻繁訪(fǎng)問(wèn)被阻止
　　總是收到 403 錯誤？對于頻繁訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)IP或者同一個(gè)cookie的情況，網(wǎng)站會(huì )將其識別為爬蟲(chóng)并進(jìn)行攔截。這樣的反爬蟲(chóng)可以在優(yōu)采云采集器使用，采集的速度可以通過(guò)切換cookie來(lái)控制（盲目求快）不是一個(gè)明智的做法。合理的速度控制是一個(gè)不應該被打破的規則。 優(yōu)采云采集器支持過(guò)程中調速，實(shí)時(shí)生效）、二級代理更換ip、使用撥號服務(wù)器等方式有效解決問(wèn)題。
　　Cookie 登錄
　　部分網(wǎng)站需要輸入合法登錄信息或保持登錄才能訪(fǎng)問(wèn)所有內容。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)優(yōu)采云采集器響應方式多種多樣，一是通過(guò)采集器內置微瀏覽設備獲取登錄信息，二是設置登錄信息通過(guò)抓包分析。
　　需要輸入驗證碼
　　如何處理需要頻繁輸入驗證碼才能繼續訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站？一個(gè)簡(jiǎn)單的數字驗證碼可以通過(guò)優(yōu)采云采集器中的OCR來(lái)識別，但是現在有些驗證碼沒(méi)那么簡(jiǎn)單了，如果真的很復雜，可以使用可視化的優(yōu)采云瀏覽器來(lái)實(shí)現自動(dòng)編碼接入平臺。
　　加密網(wǎng)頁(yè)采集
　　如果內容是用web腳本加密的，可以通過(guò)模擬加密算法來(lái)恢復運行腳本，或者寫(xiě)一個(gè)插件進(jìn)行擴展。這種類(lèi)型對于技術(shù)新手來(lái)說(shuō)可能有點(diǎn)難度，但您可以聯(lián)系我們的技術(shù)支持優(yōu)采云采集器尋求幫助。
　　以上大概都列出來(lái)了。如果大神遇到其他類(lèi)型的采集，您可以給我們反饋，以便我們的程序員為您開(kāi)發(fā)更強大的功能~
　　回顧以前的教程
　　?【教程 step.1】入門(mén)優(yōu)采云采集器
　　?【教程 step.2】?jì)?yōu)采云采集器之URL采集
　　?【教程 step.3】?jì)?yōu)采云采集器之內容采集
　　?【教程 step.4】?jì)?yōu)采云采集器之在線(xiàn)發(fā)布
　　?[教程 step.5] 秒懂POST獲取URL&抓包
　　?【教程 step.6】看完這篇文章，【參數N】不會(huì )讓你頭暈
　　?【教程 step.7】采集如何分頁(yè)內容？
　　>>>>必需的秘密
　　優(yōu)采云采集器用戶(hù)手冊 | 優(yōu)采云瀏覽器用戶(hù)手冊
　　>>>>軟件咨詢(xún)
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背景?互聯(lián)網(wǎng)上海量網(wǎng)頁(yè)數據的抓取分析和挖掘
　　
　　簡(jiǎn)介
　　網(wǎng)站數據捕獲分析是當今許多互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的一個(gè)非常重要的部分。輿情分析、網(wǎng)絡(luò )搜索、定向廣告等都涉及到大量的data采集analysis。面對采集下的各種網(wǎng)頁(yè)，分析識別文字是一項更具挑戰性的任務(wù)
　　本文檔分為以下幾個(gè)部分：
　　背景
　　分析和挖掘互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)數據價(jià)值的第一步是識別真實(shí)文本，消除頁(yè)面上的外來(lái)噪聲，以便更好地分析。但是，面對奇怪的頁(yè)面布局和顯示，為每個(gè)頁(yè)面創(chuàng )建頁(yè)面分析模板不僅費時(shí)費力，而且在頁(yè)面修改時(shí)之前的工作也毫無(wú)意義
　　業(yè)界現有算法
　　針對這種情況，業(yè)界為了提高效率，通過(guò)不同的算法實(shí)現了文本自動(dòng)提取。下面我們簡(jiǎn)單介紹一下相關(guān)的實(shí)現
　　文字密度
　　簡(jiǎn)介
　　基于文本密度的算法是遍歷頁(yè)面上所有只收錄文本節點(diǎn)的dom節點(diǎn)。遍歷當前dom節點(diǎn)。當節點(diǎn)中的文本量占整個(gè)頁(yè)面的文本量大于0.4時(shí)，則認為是文本區，否則繼續遍歷父節點(diǎn)
　　缺點(diǎn)
　　基于文本密度的算法對英文頁(yè)面有很好的效果。對于噪點(diǎn)較多的中文網(wǎng)頁(yè)，識別區域可能比文本區域大，對圖片內容等網(wǎng)頁(yè)無(wú)能為力。
　　代表
　　剛剛閱讀的Chrome擴展就是用這個(gè)算法通過(guò)css解決識別區域大于文本區域的情況。具體方法是通過(guò)css隱藏footer、header、comment、ad等類(lèi)名和標簽名。雖然可以達到很高的準確率，但還是會(huì )出現文字誤傷的情況
　　文字特征
　　簡(jiǎn)介
　　基于文本特征的算法是識別頁(yè)面上所有的文本區域，根據文本的特征來(lái)識別文本。標簽符號數量、文本長(cháng)度峰值變化等特征來(lái)識別文本
　　缺點(diǎn)
　　對圖片內容還是無(wú)能為力
　　代表
　　Chrome自帶閱讀模式（開(kāi)啟方法：在chrome://flags頁(yè)面搜索閱讀模式即可啟動(dòng)）
　　重量計算
　　簡(jiǎn)介
　　對于文本特征的權重計算，使用的特征是：標點(diǎn)符號的數量、文本的長(cháng)度、文本鏈接的密度。通過(guò)以上特征的加權計算，將得分加權給父節點(diǎn)，給祖父節點(diǎn)一半的權重。最后找出權重最高的dom節點(diǎn)是text節點(diǎn)
　　缺點(diǎn)
　　該算法需要解析DOM樹(shù)，所以執行效率稍慢。因為是對dom進(jìn)行加權賦值計算，所以對于普通div包裹的p標簽類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)可以達到100%的識別率，但是對于不遵循套路的網(wǎng)頁(yè)，文字會(huì )丟失。例如：文本用多個(gè)div包裹，最后用一個(gè)div包裹這些div，這樣權重計算后，其中一個(gè)div被識別，另一個(gè)文本丟失
　　代表
　　Safari 的閱讀模式。該算法在safari中進(jìn)行了更優(yōu)化，識別率更高。原創(chuàng )代碼基于著(zhù)名的 arc90 實(shí)驗室的 Readability。該算法已在firefox、chrome插件和flipboard中實(shí)現商業(yè)化。 Firefox 使用的源代碼現已開(kāi)源，地址：Readability
　　深度可讀性
　　通過(guò)超簡(jiǎn)版簡(jiǎn)單的學(xué)習可讀性，可以直接在富文本的web控制臺運行查看識別效果
　　let maybeNode = {
score:0,
};
const nodes = document.body.getElementsByTagName('p');
for(var i = 0, len = nodes.length; i < len; i++){
const node = nodes[i];
let score = 1;
const text = node.innerText;
score += text.split(/：|。|；|，|,|\.|\?|”/).length;
score += Math.min(Math.floor(text.length / 100), 3);
typeof node.score !== 'number' && (node.score = 0);
node.score += score;
node.setAttribute('score', node.score);
node.score > maybeNode.score && (maybeNode = node);
let index = 0;
let tempNode = node.parentElement;
while (tempNode && tempNode.tagName !== 'BODY'){
if(/div|article|section/i.test(tempNode.tagName)){
typeof tempNode.score !== 'number' && (tempNode.score = 0);
tempNode.score += score / (index < 2 ? index + 2 : index * 3);
tempNode.setAttribute('score', tempNode.score);
tempNode.score > maybeNode.score && (maybeNode = tempNode);
if (++index >= 3) {
break;
}
}
tempNode = tempNode.parentElement;
}
}
maybeNode && (maybeNode.style.border = '1px solid red');
　　如何實(shí)現更好的算法
　　如上所述，不同的算法都有一定的缺點(diǎn)。我們如何實(shí)現更好的算法？
　　目前只有可讀性的表現是卓越的，所以我們基于可讀性來(lái)思考
　　單頁(yè)應用？圖片頁(yè)面？ iframe 頁(yè)面？ 查看全部